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近年來，深度學(xué)習(xí)在人工智能的發(fā)展過程中起到了舉足輕重的作用，而圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能領(lǐng)域的一個新興方向，被稱為圖上的深度學(xué)習(xí)。本書詳細介紹了從深度學(xué)習(xí)到圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)概念和前沿技術(shù)，包括圖上的深度學(xué)習(xí)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)與算法優(yōu)化、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的表示學(xué)習(xí)、面向圖數(shù)據(jù)的嵌入表示、初代圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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本書主要講解分布式機器學(xué)習(xí)算法和開源框架，讀者既可以從宏觀的設(shè)計上了解分布式機器學(xué)習(xí)的概念和理論，也可以深入核心技術(shù)的細節(jié)設(shè)計中，對分布式機器學(xué)習(xí)形成深刻而直觀的認識，做到學(xué)以致用。本書共分為5篇，第1篇是分布式基礎(chǔ)，首先介紹了分布式機器學(xué)習(xí)的概念、基礎(chǔ)設(shè)施，以及機器學(xué)習(xí)并行化技術(shù)、框架和軟件系統(tǒng)，然后對集合通信和參數(shù)

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