본문내용 바로가기
MD의선택 무료배송 사은품 소득공제

그래프 신경망 입문

즈위안 리우 , 지에 저우 지음 | 정지수 옮김 | 에이콘출판 | 2022년 04월 29일 출간
클로버 리뷰쓰기

이 책의 다른 상품 정보

  • 정가 : 20,000원
    판매가 : 18,000 [10%↓ 2,000원 할인]
  • 혜택 :
    [기본적립] 1000원 적립 [5% 적립] [추가적립] 5만원 이상 구매 시 2,000원 추가적립 안내 [회원혜택] 회원 등급 별, 3만원 이상 구매 시 2~4% 추가적립 안내 [리뷰적립] 리뷰 작성 시 e교환권 최대 300원 추가적립 안내
  • 추가혜택 : 포인트 안내 도서소득공제 안내 추가혜택 더보기
  • 배송비 : 무료 배송비 안내
  • 배송일정 : 서울특별시 종로구 세종대로 기준 지역변경
    지금 주문하면 내일( 6일,수) 도착 예정 배송일정 안내
  • 바로드림 : 인터넷으로 주문하고 매장에서 직접 수령 안내 바로드림 혜택
    휴일에는 바로드림 픽업으로 더 빨리 받아 보세요. 바로드림 혜택받고 이용하기

이 책의 이벤트

해외주문/바로드림/제휴사주문/업체배송건의 경우 1+1 증정상품이 발송되지 않습니다.
  • 상반기 베스트/추천도서 확인하고 머그&노트 사은품도!
    2022.06.24 ~ 2022.07.31
상품상세정보
ISBN 9791161756400(116175640X)
쪽수 156쪽
크기 188 * 236 * 16 mm /546g 판형알림
이 책의 원서/번역서 Introduction to Graph Neural Networks / Liu, Zhiyuan

책소개

이 책이 속한 분야

그래프 신경망은 최근 딥러닝의 어떤 분야보다도 빠르게 성장하고 있으며 많은 기업에서 이미 서비스에 적용했다. 이 책은 국내에서 그래프 신경망을 전문적으로 소개하는 첫 책이다. 20개 이상의 관련 모델들을 소개하고, 어떤 분야에 응용되고 있는지 알려준다. 그래프 신경망이 좋다는 걸 어디선가 듣고 자신의 연구나 업무 등에 적용해보고 싶었던 사람들에게 적합한 책이다. 이 책이 각자의 분야와 그래프 신경망이 시너지를 내는 데 도움이 되길 바란다.

상세이미지

그래프 신경망 입문 도서 상세이미지

작가의 말

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.

◈ 옮긴이의 말 ◈

그래프 신경망은 2017년, 2018년부터 활발하게 연구됐으며 지금도 많은 사람이 한계를 극복하고자 많은 시도와 노력을 하고 있습니다. 다양한 분야에서 놀라운 성능을 보여주고 있으며, 특히 그래프 신경망으로 향기, 교통량 등을 예측할 수 있다는 논문들은 신선한 충격으로 다가왔습니다. 그래프 신경망은 논문에서만 이뤄지는 연구가 아니라 핀터레스트, 우버, 네이버 등 실제로 많은 회사에서 서비스에 적용할 만큼 검증된 모델입니다.
이 책은 딥러닝을 알고 있는 사람들을 대상으로 쓰여서 딥러닝을 처음 접하는 분들은 책이 친절하지 않다고 느끼실 수 있습니다. 하지만 그래프 신경망의 변형과 응용 분야를 다양하게 소개하고 있어서 목차를 보고 본인의 기존 관심사와 겹치는 부분만 읽는 방법도 좋을 것으로 생각됩니다. 책을 읽다가 특정 모델을 더 깊게 알고 싶어지면 논문을 직접 읽는 것을 추천합니다. 딥러닝을 아는 사람들이 그래프 신경망을 시작하기 위한 지침서 정도로 생각해주시면 좋을 것 같습니다. 이 책으로 많은 사람이 그래프 신경망에 흥미를 느끼길 바랍니다.

목차

1장. 서론
1.1 동기
1.1.1 합성곱 신경망
1.1.2 네트워크 임베딩
1.2 관련 연구

2장. 수학 및 그래프 기초
2.1 선형대수학
2.1.1 기본 개념
2.1.2 고유분해
2.1.3 특잇값 분해
2.2 확률
2.2.1 기본 개념과 공식
2.2.2 확률분포
2.3 그래프 이론
2.3.1 기본 개념
2.3.2 그래프의 대수적 표현

3장. 신경망 기초
3.1 뉴런
3.2 역전파
3.3 신경망

4장. 기본 그래프 신경망
4.1 서론
4.2 모델
4.3 한계

5장. 그래프 합성곱 네트워크
5.1 스펙트럼 방법
5.1.1 스펙트럼 네트워크
5.1.2 ChebNet
5.1.3 GCN
5.1.4 AGCN
5.2 공간 방법
5.2.1 뉴럴 FPS
5.2.2 PATCHY-SAN
5.2.3 DCNN
5.2.4 DGCN
5.2.5 LGCN
5.2.6 MoNet
5.2.7 GraphSAGE

6장. 그래프 순환 네트워크
6.1 게이트 그래프 신경망
6.2 Tree-LSTM
6.3 그래프 LSTM
6.4 S-LSTM

7장. 그래프 어텐션 네트워크
7.1 GAT
7.2 GaAN

8장. 그래프 잔차 네트워크
8.1 하이웨이 GCN
8.2 지식 점프 네트워크
8.3 DeepGCNs

9장. 다양한 그래프 종류
9.1 유향 그래프
9.2 이종 그래프
9.3 에지 정보가 있는 그래프
9.4 동적 그래프
9.5 다차원 그래프

10장. 고급 학습 방법
10.1 샘플링
10.2 계층적 풀링
10.3 데이터 증강
10.4 비지도 학습

11장. 일반적인 프레임워크
11.1 메시지 전달 신경망
11.2 비지역 신경망
11.3 그래프 네트워크


12장. 응용: 구조 시나리오
12.1 물리
12.2 화학과 생물
12.2.1 분자 핑거프린트
12.2.2 화학 반응 예측
12.2.3 약물 추천
12.2.4 단백질과 분자 상호작용 예측
12.3 지식 그래프
12.3.1 지식 그래프 채우기
12.3.2 귀납 지식 그래프 임베딩
12.3.3 지식 그래프 정렬
12.4 추천 시스템
12.4.1 행렬 채우기
12.4.2 소셜 추천

13장. 응용: 비구조 시나리오
13.1 이미지
13.1.1 이미지 분류
13.1.2 시각적 추론
13.1.3 의미 구분
13.2 문자
13.2.1 문자 분류
13.2.2 시퀀스 레이블링
13.2.3 신경 기계 번역
13.2.4 관계 추출
13.2.5 사건 추출
13.2.6 사실 확인
13.2.7 그 밖의 응용

14장. 응용: 기타 시나리오
14.1 생성 모델
14.2 조합적 최적화

15장. 오픈소스
15.1 데이터셋
15.2 구현

16장. 결론

출판사 서평

◈ 이 책에서 다루는 내용 ◈

그래프는 물리적 시스템 모델링, 분자 구조 핑거프린트 학습, 트래픽 네트워크 제어, 소셜 네트워크의 친구 추천처럼 복잡하게 얽혀 있는 실생활 문제들을 표현하기에 적합한 데이터 구조다. 이런 문제들을 해결하기 위해서는 엄청난 수의 관계 정보를 갖고 있는 비유클리드 그래프 데이터를 다뤄야 하는데, 전통적인 딥러닝 모델인 합성곱 신경망이나 순환 신경망으로 해결하기에는 한계가 있다. 일반적으로 그래프의 노드는 네트워크 임베딩 방법 같은 비지도 표현 학습에서는 잘 다룰 수 없는 유용한 특성 정보를 담고 있다.... 더보기

Klover 리뷰 (0)

북로그 리뷰 (0) 쓰러가기

북로그 리뷰는 본인 인증 후 작성 가능합니다.
책이나 타인에 대해 근거 없이 비방을 하거나 타인의 명예를 훼손할 수 있는 내용은 비공개 처리 될 수 있습니다.
※ 북로그 리뷰 리워드 제공 2021. 4. 1 종료

문장수집 (0) 문장수집 쓰기 나의 독서기록 보기
※구매 후 문장수집 작성 시, 리워드를 제공합니다. 안내

교환/반품/품절안내

※ 상품 설명에 반품/교환 관련한 안내가 있는 경우 그 내용을 우선으로 합니다. (업체 사정에 따라 달라질 수 있습니다.)

교환/반품/품절안내
반품/교환방법 마이룸 > 주문관리 > 주문/배송내역 > 주문조회 > 반품/교환신청 ,
[1:1상담>반품/교환/환불] 또는 고객센터 (1544-1900)

※ 오픈마켓, 해외배송주문, 기프트 주문시 [1:1상담>반품/교환/환불]
    또는 고객센터 (1544-1900)
반품/교환가능 기간 변심반품의 경우 수령 후 7일 이내,
상품의 결함 및 계약내용과 다를 경우 문제점 발견 후 30일 이내
반품/교환비용 변심 혹은 구매착오로 인한 반품/교환은 반송료 고객 부담
반품/교환 불가 사유
  • 소비자의 책임 있는 사유로 상품 등이 손실 또는 훼손된 경우
    (단지 확인을 위한 포장 훼손은 제외)
  • 소비자의 사용, 포장 개봉에 의해 상품 등의 가치가 현저히 감소한 경우
    예) 화장품, 식품, 가전제품(악세서리 포함) 등
  • 복제가 가능한 상품 등의 포장을 훼손한 경우
    예) 음반/DVD/비디오, 소프트웨어, 만화책, 잡지, 영상 화보집
  • 소비자의 요청에 따라 개별적으로 주문 제작되는 상품의 경우 ((1)해외주문도서)
  • 디지털 컨텐츠인 eBook, 오디오북 등을 1회 이상 다운로드를 받았을 경우
  • 시간의 경과에 의해 재판매가 곤란한 정도로 가치가 현저히 감소한 경우
  • 전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한 법률이 정하는 소비자 청약철회 제한 내용에
    해당되는 경우
(1) 해외주문도서 : 이용자의 요청에 의한 개인주문상품으로 단순변심 및 착오로 인한 취소/교환/반품 시 ‘해외주문 반품/취소 수수료’ 고객 부담 (해외주문 반품/취소 수수료 : ①서양도서-판매정가의 12%, ②일본도서-판매정가의 7%를 적용)
상품 품절 공급사(출판사) 재고 사정에 의해 품절/지연될 수 있으며, 품절 시 관련 사항에 대해서는
이메일과 문자로 안내드리겠습니다.
소비자 피해보상
환불지연에 따른 배상
  • 상품의 불량에 의한 교환, A/S, 환불, 품질보증 및 피해보상 등에 관한 사항은
    소비자분쟁해결 기준 (공정거래위원회 고시)에 준하여 처리됨
  • 대금 환불 및 환불지연에 따른 배상금 지급 조건, 절차 등은 전자상거래 등에서의
    소비자 보호에 관한 법률에 따라 처리함
바로가기
  • 우측 확장형 배너 2
  • 우측 확장형 배너 2
최근 본 상품