William L Hamilton pdf Graph Representation Learning

okumak Graph Representation Learning
ZIP 5.4 Mb
RAR 8.8 Mb
EXE 5.4 Mb
APK 6.2 Mb
IOS 8.1 Mb
Graph Representation Learning

Eksikliklerine rağmen, PDF, William L Hamilton tarafından Graph Representation Learning gibi e-kitaplar arasında bugün popüler bir format olmaya devam ediyor. Pazarlama şirketi HubSpot, 3.000 web sitesi ziyaretçisine e-kitaplarla ne yaptıklarını sordu: çevrimiçi okuyun veya Graph Representation Learning dosyasını PDF olarak indirin. Ankete katılanların %90'ının Graph Representation Learning PDF dosyasını indirmeyi tercih ettiği ortaya çıktı.

Geliştiriciler, taşınabilir aygıtlarda okumak da dahil olmak üzere sürekli olarak yeni özellikler ekliyor. Örneğin, 2018'in başlarında Adobe ekibi, Acrobat DC'ye mobil cihazlarda William L Hamilton'dan Graph Representation Learning gibi dosyalar için gelişmiş görüntüleme ve düzenleme özellikleri sağladı.

Ayrıca, Ağustos ayında yeni bir proje hakkında bilgi vardı - sesli PDF. PDF'nin özelliklerini ve sesli asistanların işlevselliğini birleştirecek: Alexa, Google Home ve Siri. Şimdiye kadar sadece bir prototip hazır, ancak geliştiriciler yakın gelecekte çalışan bir sürüm yayınlamaya söz veriyor.

Adobe yeni yönergeleri takip ediyor ve formatı daha etkileşimli hale getirmeyi, örneğin artırılmış gerçeklik işlevselliği eklemeyi amaçlıyor. Nasıl görüneceği henüz belli değil, ancak geliştiriciler, PDF ekosisteminin önümüzdeki yıllarda yeni bir kullanıcı deneyimi seviyesine ulaşacağına söz veriyor.

PDF formatının değişmezliği, avantajı olmasına rağmen, aynı zamanda büyük bir dezavantaj olarak ortaya çıkıyor. Bu tür dosyaların (özellikle büyük diyagramlar ve grafikler, notalar, geniş formatlı belgeler) küçük ekranlı cihazlarda - akıllı telefonlarda veya kompakt elektronik okuyucularda - okunması zordur. Sayfa cihaz ekranına sığmıyor veya metin çok küçük görünüyor. Ancak Graph Representation Learning kitabını PDF formatında herhangi bir cihazda okumanız sorun olmayacaktır.

Biçim seçin
kindle epub doc
yazar
Boyutlar ve boyutlar
Tarafından yayınlandı
Vismont Studios Lina Scatia 15,2 x 0,6 x 22,9 cm 21,6 x 1,7 x 27,9 cm 21,6 x 1,9 x 27,9 cm Prof Philip M. Parker Ph.D. Kolektif 16 Eylül 2020 20 Kasım 2020 5 Ocak 2017 3 Ocak 2017 Maya Violet 15 x 0,4 x 22 cm 21,6 x 2 x 27,9 cm 21 Ocak 2019 13 Şubat 2020 1 x 15 x 21 cm Philip M. Parker Ph.D
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