كتاب تعلم تمثيل الرسوم البيانية: مقدمة مفصلة

نظرة عامة

هذا كتاب مدرسي شامل حول تعلم تمثيل الرسوم البيانية، كتبه البروفيسور ويليام إل. هاميلتون من جامعة ماكجيل. يهدف الكتاب إلى تقديم مقدمة موجزة وشاملة لتعلم تمثيل الرسوم البيانية، ويغطي طرق تضمين بيانات الرسوم البيانية، والشبكات العصبية للرسوم البيانية، والنماذج التوليدية العميقة للرسوم البيانية.

الخلفية

تطور مجال تعلم تمثيل الرسوم البيانية بسرعة مذهلة خلال السنوات السبع الماضية، متحولاً من مجموعة فرعية بحثية متخصصة نسبيًا إلى أحد أسرع المجالات الفرعية نموًا في التعلم العميق. يمثل هذا الكتاب محاولة المؤلف لتقديم مقدمة موثوقة لهذا المجال سريع التطور.

طرق الحصول على الكتاب

• النسخة المجانية: يمكن تنزيل ملف PDF للنسخة الأولية (ما قبل النشر).
• النسخة الرسمية: يمكن شراؤها ككتاب إلكتروني أو نسخة مطبوعة من دار نشر Morgan & Claypool.
• الوصول إلى الفصول: يمكن الوصول إلى النسخ الأولية لكل فصل على حدة.

هيكل المحتوى

الجزء الأساسي

• الفصل الأول: مقدمة ودوافع

  • مقدمة ودوافع
  • آخر تحديث: سبتمبر 2020

• الفصل الثاني: الخلفية والمناهج التقليدية

  • الخلفية والمناهج التقليدية
  • آخر تحديث: سبتمبر 2020

الجزء الأول: تضمينات العقد (Node Embeddings)

• الفصل الثالث: طرق إعادة بناء الجوار

  • طرق إعادة بناء الجوار
  • آخر تحديث: سبتمبر 2020

• الفصل الرابع: البيانات متعددة العلاقات والرسوم البيانية المعرفية

  • البيانات متعددة العلاقات والرسوم البيانية المعرفية
  • آخر تحديث: سبتمبر 2020

الجزء الثاني: الشبكات العصبية للرسوم البيانية (Graph Neural Networks)

• الفصل الخامس: نموذج الشبكة العصبية للرسوم البيانية

  • نموذج الشبكة العصبية للرسوم البيانية
  • آخر تحديث: سبتمبر 2020

• الفصل السادس: الشبكات العصبية للرسوم البيانية في الممارسة العملية

  • الشبكات العصبية للرسوم البيانية في الممارسة العملية
  • آخر تحديث: سبتمبر 2020

• الفصل السابع: الدوافع النظرية

  • الدوافع النظرية
  • آخر تحديث: سبتمبر 2020

الجزء الثالث: نماذج الرسوم البيانية التوليدية (Generative Graph Models)

• الفصل الثامن: مناهج توليد الرسوم البيانية التقليدية

  • مناهج توليد الرسوم البيانية التقليدية
  • آخر تحديث: سبتمبر 2020

• الفصل التاسع: النماذج التوليدية العميقة

  • النماذج التوليدية العميقة
  • آخر تحديث: سبتمبر 2020

الملاحق

• قائمة المراجع
  • قائمة المراجع
  • آخر تحديث: سبتمبر 2020

المعلومات الأكاديمية

• المؤلف: ويليام إل. هاميلتون
• الناشر: Morgan & Claypool Publishers
• السلسلة: محاضرات تركيبية في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning)
• المجلد: 14
• العدد: 3
• عدد الصفحات: 1-159

معلومات حقوق النشر

يمكن الوصول إلى النسخة الأولية من هذا الكتاب بشكل علني بموافقة كريمة من الناشر، ولكنها لا تتضمن التنسيق أو التنقيحات الخاصة بالناشر. جميع حقوق النشر محفوظة للمؤلف والناشر.

قناة الملاحظات

نرحب بالملاحظات وتصحيحات الأخطاء والآراء، يرجى إرسالها إلى wlh@cs.mcgill.ca مع وضع [GRL BOOK] في سطر الموضوع.

القيمة التعليمية

يقدم هذا الكتاب موردًا تعليميًا قيمًا للفئات التالية:

• باحثو التعلم العميق
• المبتدئون في الشبكات العصبية للرسوم البيانية
• المتخصصون في تحليل بيانات الرسوم البيانية
• مهندسو تعلم الآلة
• طلاب الدراسات العليا والدكتوراه

مجالات التقنية الأساسية

• تقنيات تضمين الرسوم البيانية
• هياكل الشبكات العصبية للرسوم البيانية
• معالجة الرسوم البيانية المعرفية
• نماذج توليد الرسوم البيانية
• تطبيقات التعلم العميق على بيانات الرسوم البيانية