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Graph Réseaux de Neurones : Fondations, Frontières et Applications

<p>Les modèles d'apprentissage profond sont au cœur de la recherche sur l'intelligence artificielle aujourd'hui. Il est bien connu que les techniques d'apprentissage profond sont perturbatrices pour les données euclidéennes, telles que les images ou les données de séquence, et ne sont pas immédiatement applicables aux données à structure graphique telles que le texte. Cet écart a créé une vague de recherche pour l'apprentissage profond sur des graphiques, y compris l'apprentissage de la représentation graphique, la génération de graphiques et la classification des graphiques. Les nouvelles architectures de réseau neuronal sur des données à structure graphique (réseaux neuronaux graphiques, GNN en bref) ont remarquablement performé sur ces tâches, démontrées par des applications dans les réseaux sociaux, la bio-informatique et l'information médicale. Malgré ces succès, les GNN font toujours face à de nombreux défis allant des méthodes de base aux compréhensions théoriques du pouvoir de l'apprentissage de la représentation graphique.</p><p>Ce livre fournit une introduction complète des GNNs. Il examine d'abord les objectifs de l'apprentissage de la représentation graphique, puis analyse l'historique, le parcours</p>

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<p>Les modèles d'apprentissage profond sont au cœur de la recherche sur l'intelligence artificielle aujourd'hui. Il est bien connu que les techniques d'apprentissage profond sont perturbatrices pour les données euclidéennes, telles que les images ou les données de séquence, et ne sont pas immédiatement applicables aux données à structure graphique telles que le texte. Cet écart a créé une vague de recherche pour l'apprentissage profond sur des graphiques, y compris l'apprentissage de la représentation graphique, la génération de graphiques et la classification des graphiques. Les nouvelles architectures de réseau neuronal sur des données à structure graphique (réseaux neuronaux graphiques, GNN en bref) ont remarquablement performé sur ces tâches, démontrées par des applications dans les réseaux sociaux, la bio-informatique et l'information médicale. Malgré ces succès, les GNN font toujours face à de nombreux défis allant des méthodes de base aux compréhensions théoriques du pouvoir de l'apprentissage de la représentation graphique.</p><p>Ce livre fournit une introduction complète des GNNs. Il examine d'abord les objectifs de l'apprentissage de la représentation graphique, puis analyse l'historique, les développements actuels et les orientations futures des GNN. La deuxième partie présente et examine des méthodes et des théories fondamentales concernant les GNN tandis que la troisième partie décrit diverses frontières construites sur les GNN. Le livre se conclut par un aperçu des développements récents dans un certain nombre d'applications utilisant des GNN.</p><p> </p><p>Ce livre convient à un large public, y compris les étudiants de premier plan et de doctorat, les chercheurs post-doctorats, les professeurs et les conférenciers, ainsi que les praticiens industriels et gouvernementaux qui sont nouveaux dans ce domaine ou qui ont déjà quelques connaissances de base mais qui veulent en savoir plus sur les techniques et applications avancées et prometteuses.</p><p></p>

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         <p>Veuillez noter qu'un paiement initial plus élevé peut être exigé pour certains achats. Paiement différé en 4 <a href="https://cdn.klarna.com/1.0/shared/content/legal/terms/0/fr_ca/paylaterin4" target="_blank">versements</a> disponible ici. Pour les résidents du Québec, ces conditions pour le Paiement différé en 4 <a href="https://cdn.klarna.com/1.0/shared/content/legal/terms/0/fr_ca/paylaterin4" target="_blank">versements</a> s'appliquent.  </p>
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        <h3>Magasinez aujourd'hui et prenez le temps de payer</h3>
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          Divisez votre achat en 6 versements égaux avec des frais de
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            Les conditions générales s'appliquent
          </a>
        </p>

        <h4>Voici comment cela fonctionne</h4>
        <ul class="tl">
          <li>Dépensez 199,99&nbsp;$ ou plus à walmart.ca**</li>
          <li>Sélectionnez le plan de versements à la caisse.</li>
          <li>
            Payez avec votre carte de Récompenses Walmart Mastercard. Si vous
            n'avez pas de carte de Récompenses Walmart Mastercard, cliquez sur
            «&nbsp;Faire une demande&nbsp;».
          </li>
        </ul>

        <h4>Détails</h4>
        <p>
          Votre achat admissible sera divisé en 6 versements mensuels égaux
          facturés sur votre carte de Récompenses Walmart Mastercard. Si vos
          articles sont expédiés à des dates différentes, chaque expédition sera
          convertie en un plan de versement distinct.
        </p>

        <h4>Vous n'avez pas de carte de Récompenses Walmart Mastercard&nbsp;?</h4>
        <p>
          Faites votre demande maintenant et, dès l'approbation, utilisez votre
          nouveau compte pour profiter de la commodité d'un plan de versements
          pour un achat admissible*. Les articles achetés doivent figurer sur un
          seul reçu d'un montant total de 199,99&nbsp;$ ou plus (avant les
          taxes, les remises, l’échange de dollars de Récompenses Walmart et les
          frais d'expédition et de livraison)&nbsp;∆
        </p>

        <p>
          *Consultez les
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          >
            conditions générales
          </a>
          pour obtenir tous les détails.
        </p>

        <p>
          **La carte-cadeau Walmart et les dollars™ de Récompenses Walmart ne
          peuvent pas actuellement être utilisés pour les transactions du plan
          de versements.
        </p>

        <p>
          Les achats admissibles au plan de versements sont exclus de
          l'obtention des dollars™ de Récompenses Walmart.
        </p>
        <p>
          ∆ Toutes les nouvelles demandes de carte de crédit sont soumises à
          l'approbation de la Banque Fairstone du Canada.
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