Graph Representation Learning (Record no. 387131)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 03694nam a22004335i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 387131
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20230207172352.0
006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL
campo de control de longitud fija a||||fo|||| 00| 0
007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija cr nn 008mamaa
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 220601s2020 sz | s |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9783031015885
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/978-3-031-01588-5
Fuente del número o código doi
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen ES-MaUEC
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia transcriptor ES-MaUEC
Centro/agencia modificador ES-MaUEC
050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO
Número de clasificación Q325.5
Número de documento/Ítem 2020 EB
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Hamilton, William L.
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
9 (RLIN) 686640
Forma completa/desarrollada del nombre (William Leif)
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Graph Representation Learning
Mención de responsabilidad, etc. by William L. Hamilton
250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN
Mención de edición 1st edition 2020
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT
Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright Cham
Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante Springer International Publishing
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2020
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 recurso en línea (XVII, 141 páginas)
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Término de tipo de contenido texto
Código de tipo de contenido txt
Fuente rdacontent
337 ## - TIPO DE MEDIO
Nombre/término del tipo de medio electrónico
Código del tipo de medio c
Fuente rdamedia
338 ## - TIPO DE SOPORTE
Nombre/término del tipo de soporte recurso electrónico
Código del tipo de soporte cr
Fuente rdacarrier
347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL
Tipo de archivo archivo de texto
Formato de codificación PDF
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning
Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas 1939-4616
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato Preface -- Acknowledgments -- Introduction -- Background and Traditional Approaches -- Neighborhood Reconstruction Methods -- Multi-Relational Data and Knowledge Graphs -- The Graph Neural Network Model -- Graph Neural Networks in Practice -- Theoretical Motivations -- Traditional Graph Generation Approaches -- Deep Generative Models -- Conclusion -- Bibliography -- Author's Biography .
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. Graph-structured data is ubiquitous throughout the natural and social sciences, from telecommunication networks to quantum chemistry. Building relational inductive biases into deep learning architectures is crucial for creating systems that can learn, reason, and generalize from this kind of data. Recent years have seen a surge in research on graph representation learning, including techniques for deep graph embeddings, generalizations of convolutional neural networks to graph-structured data, and neural message-passing approaches inspired by belief propagation. These advances in graph representation learning have led to new state-of-the-art results in numerous domains, including chemical synthesis, 3D vision, recommender systems, question answering, and social network analysis. This book provides a synthesis and overview of graph representation learning. It begins with a discussion of the goals of graph representation learning as well as key methodological foundations in graph theory and network analysis. Following this, the book introduces and reviews methods for learning node embeddings, including random-walk-based methods and applications to knowledge graphs. It then provides a technical synthesis and introduction to the highly successful graph neural network (GNN) formalism, which has become a dominant and fast-growing paradigm for deep learning with graph data. The book concludes with a synthesis of recent advancements in deep generative models for graphs-a nascent but quickly growing subset of graph representation learning.
988 ## - NOTA LOCAL 598
Nota local 598 (boletines) Synthesis Collection of Technology_2020
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 166090
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Aprendizaje automático
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 678664
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Redes neuronales artificiales
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 146336
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Grafos, Teoría de
Subdivisión general Proceso de datos
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783031000331
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783031004605
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783031027161
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-031-01588-5
Nota pública Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid)
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Fuente del sistema de clasificación o colocación Library of Congress Classification
Tipo de ítem Koha LIBRO-E NO PRÉSTAMO
998 ## - DATOS ESTADÍSTICOS
Fecha de catalogación 02/2023
Tipo de materia E-book
Catalogador Susana Carmen Delgado Sanz
Catalogado
Holdings
Información adicional para el OPAC Código 2 (categoría) Estado de pérdida Fuente del sistema de clasificación o colocación Tipo de material Código 1: Estado físico No se presta Código de colección Estado Localización permanente Ubicación/localización actual Ubicación en estantería Fecha de adquisición Tipo de préstamo Total de préstamos Signatura topográfica completa Código de barras Fecha visto por última vez Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha
Acceso concurrente No retirado   Library of Congress Classification E-Libro Buen estado Acceso electrónico Ciencias e Ingeniería Acceso electrónico Madrid Digital Madrid Digital Acceso Electrónico (UEM) 25/11/2022 En línea   Q325.5 2020 EB eBook.01112330 25/11/2022 25/11/2022 LIBRO-E NO PRÉSTAMO