图神经网络导论

清华大学刘知远力作，一书轻松构建GNN知识体系。

前沿：图神经网络（GNN）已风靡深度学习领域

全面：综述流行的GNN框架以及应用场景

新增：在英文版的基础上增补更多内容

力荐：多位AI先锋学者联袂推荐

精美：采用高档纯质纸，全彩印刷，适合珍藏

图神经网络（GNN）是基于深度学习的图数据处理方法，因其卓越的性能而受到广泛关注。本书全面介绍了GNN的基本概念、具体模型和实际应用。书中首先概述数学基础和神经网络以及图神经网络的基本概念，接着介绍不同种类的GNN，包括卷积图神经网络、循环图神经网络、图注意力网络、图残差网络，以及几个通用框架。此外，本书还介绍了GNN在结构化场景、非结构化场景和其他场景中的应用。读完本书，你将对GNN的最新成果和发展方向有较为透彻的认识。

刘知远

清华大学计算机科学与技术系副教授、博士生导师、智源人工智能研究院研究员，在自然语言处理、表示学习、知识图谱等人工智能研究领域享有盛誉，所开发的自然语言处理算法已成为该领域的代表方法。2018年入选《麻省理工科技评论》“35岁以下科技创新35人”。

周界

清华大学计算机科学与技术系硕士，曾在ACL、KDD等国际会议上发表论文，研究兴趣包括图神经网络和自然语言处理。