幾何深度學習——算法與實踐

內容簡介

"本書專注於幾何深度學習及其在圖神經網絡領域中的應用，涵蓋了從數學基礎到前沿模型的全面指導，同時結合實際項目案例，幫助讀者深入地理解幾何深度學習的複雜概念。書中不僅詳細闡述了各類算法的理論背景，還提供了實際操作指南，爲讀者提供了理論與實踐相結合的全面支持。 第1章和第2章介紹了幾何深度學習的數學與算法基礎。第1章涵蓋了高等數學、線性代數、圖論、羣論及量子力學等內容，爲讀者奠定堅實的理論基礎。第2章則探討了CNN、LSTM、Transformer和GAN等主流深度學習算法，並引出其後續在幾何深度學習中的應用。第3章深入分析了圖神經網絡，重點介紹了各類模型及其變體，突出圖神經網絡在幾何深度學習中的重要地位。第4章和第5章分別探討了不變性與等變性概念及其在幾何圖神經網絡中的應用，深入剖析了這些核心理念在模型構建中的作用。不變性與等變性是幾何深度學習的核心理念，也是實現模型穩健性和泛化能力的關鍵。第6章圍繞E3NN工具庫展開，這是一個強大的開源庫，專門用於處理具有旋轉對稱性的三維數據。通過對E3NN中關鍵組件的詳細解析，包括等變卷積和SE(3)-Transformer的實現，讀者將學會如何利用這些工具解決實際問題，並進一步拓展其在幾何深度學習中的應用。 幾何深度學習在解決生物、化學、材料、物理及工程等領域的問題上有着廣泛應用。從粒子、原子、分子、蛋白質到晶體，以及點雲數據和更大尺度的天體、星系數據等，幾何深度學習能夠高效建模相關數據。本書適合對幾何深度學習和圖神經網絡感興趣的研究人員及相關領域的從業者。 "

讀者書評

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