William L Hamilton kindle Graph Representation Learning

okumak Graph Representation Learning
ZIP 7.5 Mb
RAR 6.7 Mb
EXE 5.3 Mb
APK 6.6 Mb
IOS 5.9 Mb
Graph Representation Learning

Kindle Format 8 (KF8), Graph Representation Learning Amazon Kindle kitapları için Mobi 7'nin yerini alan en yeni nesil dosya formatıdır.
Kindle Fire'da kullanılır. Ayrıca yazılım sürümü 4.1.0 veya üzeri, Kindle for PC ve Kindle Reader for Mac ile dördüncü nesil Kindle cihazlarında da desteklenir.
Kindle cihazları, diğer birçok e-Kitap okuyucusu tarafından kullanılan EPUB dosya biçimini desteklemez. Bunun yerine, Amazon'un tescilli e-kitap biçimlerini kullanacak şekilde tasarlanmıştır: AZW, MOBI ve daha yeni cihazlarda KF8.
Bu biçimler, yeniden akış, zengin biçimde biçimlendirilmiş e-kitap içeriği için tasarlanmıştır ve DRM kısıtlamalarını destekler, ancak EPUB'dan farklı olarak özel biçimlerdir.

Not. Eski mobipocket formatı HTML ve CSS ile oluşturulmuştur ve EPUB gibi .opf ve .ncx gibi bazı Open eBook (OEB) dosyalarını kullanır. Başlangıçta Palm Pilot gibi düşük güçlü mobil cihazlar için tasarlandı.

Kindle KF8, Amazon'un tescilli biçiminde kodlanmıştır, yayıncılar aşağıdaki iş akışını kullanarak Graph Representation Learning Kindle kitapları oluşturur:

KindleGen adlı ücretsiz bir yazılım kullanın. Kindle kitabı oluşturmak için bir komut satırı aracıdır. KindleGen, William L Hamilton'dan HTML, XHTML veya EPUB gibi Graph Representation Learning kitaptaki orijinal içeriği kabul eder.
Adobe InDesign için Kindle Plugin adlı ücretsiz bir yazılımın eklenmesiyle Adobe InDesign'ı kullanın. Bu eklenti, bir yayıncının Graph Representation Learning içeriğini InDesign'dan Kindle KF8 formatına dönüştürmesine olanak tanır.
Kindle kitapları oluşturmak ve bunları Amazon'da satmak için Amazon'un self servis araçlarını kullanın: Kindle Direct Publishing Platform (KDP).
Üçüncü taraf dönüştürücü araçlarını kullanın (açık kaynaklı e-kitaplar gibi).
Profesyonel dönüşüm hizmetleri için dış kaynak kullanımı
Kindle'da yayınlamak için yazarlar genellikle içeriklerini aşağıdaki biçimlerde yazarlar ve tamamlandıktan sonra Graph Representation Learning dosyalarını Kindle biçimine dönüştürürler.
- Kelime (DOC veya DOCX)
- HTML (ZIP, HTM veya HTML)
- ePub (EPUB)
- Adobe PDF (PDF)
- Mobipocket (MOBI veya PRC)

Biçim seçin
pdf epub doc
yazar
Boyutlar ve boyutlar
Tarafından yayınlandı
20 Kasım 2020 21 Ocak 2019 21,6 x 1,7 x 27,9 cm 21,6 x 2 x 27,9 cm Prof Philip M. Parker Ph.D. 15,2 x 0,6 x 22,9 cm Maya Violet 3 Ocak 2017 16 Eylül 2020 21,6 x 1,9 x 27,9 cm 1 x 15 x 21 cm 15 x 0,4 x 22 cm Vismont Studios 5 Ocak 2017 Lina Scatia Philip M. Parker Ph.D Kolektif 13 Şubat 2020
okumak okumak kayıt olmadan
yazar William L Hamilton
isbn 10 1681739658
isbn 13 978-1681739656
Yayımcı Morgan & Claypool
Boyutlar ve boyutlar 19.1 x 1.12 x 23.5 cm
Tarafından yayınlandı Graph Representation Learning 16 Eylül 2020

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.

okumak okumak kayıt olmadan

En son kitaplar

benzer kitaplar
Graph Representation Learning (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Le)

okumak kayıt olmadan
Word Search In The Dark Solve me please: 100 word search vocabulary Puzzles Designed to Keep Your Brain Sharp & Entertained Volume 4

okumak kayıt olmadan
Windows 10 für Dummies

okumak kayıt olmadan
Blog Planner: Bloggers Design, Plan, & Create Using Content Strategy Planning, Creating Social Media Post, Blogger Gift, Journal

okumak kayıt olmadan
Recent Advances in Clock Synchronization for Packet-Switched Networks (Foundations and Trends(r) in Signal Processing)

okumak kayıt olmadan
Piers Plowman: The a Version

okumak kayıt olmadan