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图论深度学习研究综述:A comprehensive collection of recent papers on graph deep learning

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作者怀着大公无私的精神,致力于服务广大AI从事人员,此次将关于图深度学习的最新最经典的书籍,论文等资料全部搜集了一下,以供广大图深度学习者参考,内容海纳百川,包罗万象,精彩丰富,实在不容错过。

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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Vipul Vaibhaw在Github开源了一份关于Pytorch深度学习的书册,《First steps towards Deep Learning with pyTorch》,这是一本关于深度学习的开源书籍。这本书应该是非数学的,迎合了那些没有深度学习经验,数学知识和兴趣很少的读者。这本书旨在帮助读者迈出深度学习的“第一步”。

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