Graph Neural Network Training

Idioma: inglés

Editorial: Springer Nature B.V. Jul 2026, 2026

9819557941 / 9789819557943

Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Graph Neural Networks (GNNs) have revolutionized the way we learn representations from graph-structured data, becoming a cornerstone for applications in social networks, recommendation systems, biology, and beyond. However, mainstream GNNs rely heavily on message passing, an iterative process of propagating information between connected nodes. While powerful, this method often incurs significant computational costs, making efficient training a growing challenge as graph sizes scale up.This book addresses these challenges by offering a comprehensive exploration of efficient GNN training through the lens of data management. It highlights how innovative techniques, rooted in decades of graph processing research, can optimize the entire training process without compromising performance. By focusing on system-level enhancements and practical solutions, it provides actionable strategies to overcome efficiency bottlenecks in large-scale GNN training.Readers will gain a deeper understanding of the graph data lifecycle in GNN training, with examples that demonstrate how data management techniques can significantly enhance scalability and performance. The book is designed for a broad audience, including students, researchers, and professionals, offering clear explanations and practical insights for anyone looking to master efficient GNN training. 206 pp. Englisch.

N° de ref. del artículo 9789819557943

Título
Graph Neural Network Training
Autor
Lei Chen
Editorial
Springer Nature B.V. Jul 2026
Año de publicación
2026
Estado
Neu
Encuadernación
Buch
Idioma
inglés
ISBN 10
9819557941
ISBN 13
9789819557943
Peso del artículo
475 gramos
Dimensiones
241x160x17 mm

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