|Aangeboden in rubriek:
Bieden beëindigd op zo, 19 mei om 6:27 PM.. De verkoper heeftdit object of een soortgelijk object opnieuw aangeboden.
Hebt u iets om te verkopen?

Graph Representation Learning (Hardcover) William Hamilton, Graph Neural Network

Objectstaat:
Vrijwel nieuw
Afgelopen: 19 mei 2024 18:27:14 CEST
Startbod:
US $34,99
OngeveerEUR 32,74
Prijs:
US $59,99
OngeveerEUR 56,13
Verzendkosten:
US $4,87 (ongeveer EUR 4,56) Voordelige verzending. Details bekijkenvoor verzending
Bevindt zich in: Princeton, New Jersey, Verenigde Staten
Levering:
Geschatte levering tussen vr, 21 jun en ma, 24 jun tot 43230
De levertijd wordt geschat met onze eigen methode op basis van onder meer de nabijheid van de koper ten opzichte van de objectlocatie, de geselecteerde verzendservice, en de verzendgeschiedenis van de verkoper. De leveringstermijnen kunnen variëren, vooral gedurende piekperiodes.
Retourbeleid:
Betalingen:
     

Winkel met vertrouwen

Geld-terug-garantie van eBay
Ontvang het object dat u hebt besteld of krijg uw geld terug. 

Verkopergegevens

Geregistreerd als particuliere verkoper, dus de consumentenrechten die voortvloeien uit de EU-wetgeving inzake consumentenbescherming zijn niet van toepassing. De geld-terug-garantie van eBay geldt nog steeds voor de meeste aankopen.
De verkoper neemt de volledige verantwoordelijkheid voor deze aanbieding.
eBay-objectnummer:285856066783

Specificaties

Objectstaat
Vrijwel nieuw: Een boek dat er als nieuw uitziet, maar al wel is gelezen. De kaft is niet zichtbaar ...
Subject Area
Computers
Subject
Web / Social Media, Neural Networks, Intelligence (Ai) & Semantics
ISBN
9781681739656
Publication Name
Graph Representation Learning
Item Length
9.2 in
Publisher
Morgan & Claypool Publishers
Series
Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning Ser.
Publication Year
2020
Type
Textbook
Format
Hardcover
Language
English
Item Height
0.4 in
Author
William L. Hamilton
Item Width
7.5 in
Item Weight
17.5 Oz
Number of Pages
159 Pages

Over dit product

Product Information

Graph-structured data is ubiquitous throughout the natural and social sciences, from telecommunication networks to quantum chemistry. Building relational inductive biases into deep learning architectures is crucial for creating systems that can learn, reason, and generalize from this kind of data. Recent years have seen a surge in research on graph representation learning, including techniques for deep graph embeddings, generalizations of convolutional neural networks to graph-structured data, and neural message-passing approaches inspired by belief propagation. These advances in graph representation learning have led to new state-of-the-art results in numerous domains, including chemical synthesis, 3D vision, recommender systems, question answering, and social network analysis. This book provides a synthesis and overview of graph representation learning. It begins with a discussion of the goals of graph representation learning as well as key methodological foundations in graph theory and network analysis. Following this, the book introduces and reviews methods for learning node embeddings, including random-walk-based methods and applications to knowledge graphs. It then provides a technical synthesis and introduction to the highly successful graph neural network (GNN) formalism, which has become a dominant and fast-growing paradigm for deep learning with graph data. The book concludes with a synthesis of recent advancements in deep generative models for graphs--a nascent but quickly growing subset of graph representation learning.

Product Identifiers

Publisher
Morgan & Claypool Publishers
ISBN-10
1681739658
ISBN-13
9781681739656
eBay Product ID (ePID)
10050408511

Product Key Features

Author
William L. Hamilton
Publication Name
Graph Representation Learning
Format
Hardcover
Language
English
Subject
Web / Social Media, Neural Networks, Intelligence (Ai) & Semantics
Series
Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning Ser.
Publication Year
2020
Type
Textbook
Subject Area
Computers
Number of Pages
159 Pages

Dimensions

Item Length
9.2 in
Item Height
0.4 in
Item Width
7.5 in
Item Weight
17.5 Oz

Additional Product Features

Table of Content
Preface Acknowledgments Introduction Background and Traditional Approaches Neighborhood Reconstruction Methods Multi-Relational Data and Knowledge Graphs The Graph Neural Network Model Graph Neural Networks in Practice Theoretical Motivations Traditional Graph Generation Approaches Deep Generative Models Conclusion Bibliography Author's Biography
Target Audience
Scholarly & Professional

Objectbeschrijving van de verkoper

gadez_5

gadez_5

100% positieve feedback
83 objecten verkocht

Gedetailleerde verkopersbeoordelingen

Gemiddelde van de afgelopen 12 maanden

Nauwkeurige beschrijving
5.0
Redelijke verzendkosten
4.8
Verzendtijd
5.0
Communicatie
5.0
Geregistreerd als particuliere verkoper
Dus de consumentenrechten die voortvloeien uit EU-wetgeving voor consumentenbescherming zijn niet van toepassing. eBay-kopersbescherming geldt nog steeds voor de meeste aankopen.

Feedback verkoper (34)

r***r (10)- Feedback gegeven door koper.
Afgelopen maand
Geverifieerde aankoop
Excellent seller, the cardigan came in perfect condition ❤️
u***a (402)- Feedback gegeven door koper.
Afgelopen maand
Geverifieerde aankoop
Thank you so much!!!
a***i (2290)- Feedback gegeven door koper.
Afgelopen 6 maanden
Geverifieerde aankoop
exactly as described, thank you!