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이름:즈위안 리우 (Zhiyuan Liu)

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2022년 4월 <그래프 신경망 입문>

즈위안 리우(Zhiyuan Liu)

칭화대학교 컴퓨터공학과 부교수다. 칭화대학교 컴퓨터공학과에서 2006년에 학사, 2011년에 박사학위를 받았다. 관심 연구 분야는 자연어 처리와 소셜 컴퓨팅이다. IJCAI, AAAI, ACL, EMNLP를 포함해 학회와 저널에 60편 이상의 논문을 발표했다.  

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저자의 말

<그래프 신경망 입문> - 2022년 4월  더보기

딥러닝은 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등 많은 분야에서 유망한 발전을 이뤘다. 이런 작업에서 사용되는 데이터는 일반적으로 유클리드 영역에서 표현된다. 하지만 물리적 시스템 모델링, 분자 핑거프린트 학습, 단백질 인터페이스 예측 등 원소 간의 풍부한 관계 정보를 포함하는 비유클리드 그래프 데이터를 다루는 작업들도 많다. 그래프 신경망(GNN, Graph Neural Network)은 그래프에서 작동하는 딥러닝 기반 방법이다. 믿을 만한 성능과 높은 해석 가능성 때문에 그래프 신경망은 최근 널리 적용되는 그래프 분석 방법이다. 이 책은 그래프 신경망의 기본 개념과 모델, 응용 분야를 포괄적으로 다룬다. 수학과 신경망의 기초부터 시작한다. 1장에서는 독자에게 일반적인 개요를 제공하기 위해 GNN의 기본 개념을 소개한다. 그 후 그래프 합성곱 네트워크, 그래프 순환 네트워크, 그래프 어텐션 네트워크, 그래프 잔차 네트워크, 몇 가지 일반적인 프레임워크 등 GNN의 여러 가지 변형을 소개한다. 이 변형들은 합성곱 신경망, 순환 신경망, 어텐션 메커니즘, 스킵 커넥션 등 딥러닝 기술을 그래프로 일반화한다. 더 나아가 구조적 시나리오(물리학, 화학, 지식 그래프), 비구조적 시나리오(이미지, 텍스트), 그 외 시나리오(생성 모델, 조합적 최적화) 등 다양한 분야에 적용할 수 있는 GNN을 소개한다. 마지막으로 관련된 데이터셋, 오픈소스 플랫폼, GNN의 구현을 알려준다.

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