Réseaux neuronaux graphiques en Python
A

Réseaux neuronaux graphiques en Python

Réseaux neuronaux
graph neural networks Python PyTorch Geometric deep learning node classification graph embedding machine learning
Auteur
Maxime Labonne, Artem Gruzdev
Éditeur
DMK Press
Année
2024
Langue
Russe
281
Évaluer ce livre

Pour lire le livre, se connecter / s'inscrire

Aperçu du fragment

Livres similaires

Algorithmes sur les graphes : Utilisation du langage Python

Algorithmes sur les graphes : Utilisation du langage Python

O. I. Melnikov, A. A. Morozov

Plongée dans l'apprentissage profond

Plongée dans l'apprentissage profond

Andrew Trask

Deep Learning : développement facile de projets en Python

Deep Learning : développement facile de projets en Python

Seth Weidman

Python – vers les sommets de la maîtrise : Programmation concise et efficace

Python – vers les sommets de la maîtrise : Programmation concise et efficace

Luciano Ramalho

Traitement du langage naturel en action. Compréhension, analyse et génération de texte avec Python

Traitement du langage naturel en action. Compréhension, analyse et génération de texte avec Python

Lane Hobson, Cole Howard, Hannes Max Hapke

Algorithmes de graphes. Mise en œuvre pratique sur les plateformes Apache Spark et Neo4j

Algorithmes de graphes. Mise en œuvre pratique sur les plateformes Apache Spark et Neo4j

Mark Needham, Amy Hodler

Réseaux antagonistes. Projets. Construisez des réseaux génératifs de nouvelle génération avec les bibliothèques TensorFlow et Keras

Réseaux antagonistes. Projets. Construisez des réseaux génératifs de nouvelle génération avec les bibliothèques TensorFlow et Keras

Kailash Ahirwar

Deep Learning Appliqué. Une approche basée sur l'étude de cas pour comprendre les réseaux de neurones profonds.

Deep Learning Appliqué. Une approche basée sur l'étude de cas pour comprendre les réseaux de neurones profonds.

Umberto Michelucci

Apprentissage profond avec fastai et PyTorch : un minimum de formules, un minimum de code, un maximum d'efficacité

Apprentissage profond avec fastai et PyTorch : un minimum de formules, un minimum de code, un maximum d'efficacité

Jeremy Howard et Sylvain Gugger

Apprentissage automatique avec Python. Recueil de recettes : Solutions pratiques du prétraitement à l'apprentissage profond

Apprentissage automatique avec Python. Recueil de recettes : Solutions pratiques du prétraitement à l'apprentissage profond

Kyle Gallatin, Chris Albon