目錄
前言
第1章　緒論　1　
1.1　人工智能三階段　1　
1.2　圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　3　
1.3　圖智能芯片　4　
1.4　本章小結(jié)　5
參考文獻(xiàn)　5
第2章　人工智能的發(fā)展　6　
2.1　運算智能　6　
2.1.1　早期人工智能　6　
2.1.2　博弈中的應(yīng)用　7　
2.2　感知智能　7　
2.2.1　算法理論的發(fā)展　8　
2.2.2　硬件的推動　14　
2.2.3　應(yīng)用實踐的開發(fā)　17　
2.3　認(rèn)知智能　19　
2.4　本章小結(jié)　21
參考文獻(xiàn)　21
第3章　圖與認(rèn)知智能　23　
3.1　無處不在的圖　23　
3.1.1　圖的定義　23　
3.1.2　圖的應(yīng)用　28　
3.2　圖與認(rèn)知智能的關(guān)系　30　
3.2.1　圖表示蘊(yùn)含知識　30　
3.2.2　圖結(jié)構(gòu)支撐關(guān)系推理　31　
3.3　本章小結(jié)　33
參考文獻(xiàn)　33
第4章　圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　34　　
4.1　圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義　34　
4.1.1　什么是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　34　
4.1.2　圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異同　35　
4.2　圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要性　36　
4.3　圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主流模型　37　
4.3.1　典型圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型　38　
4.3.2　圖卷積網(wǎng)絡(luò)　41　
4.4　本章小結(jié)　43
參考文獻(xiàn)　43　
第5章　圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的挑戰(zhàn)　45　
5.1　現(xiàn)代主流執(zhí)行平臺　45　
5.2　圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的執(zhí)行分析　48　
5.3　圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的執(zhí)行挑戰(zhàn)　51　
5.3.1　計算的挑戰(zhàn)　52　
5.3.2　訪存的挑戰(zhàn)　53　
5.3.3　靈活性與可編程性　53　
5.4　本章小結(jié)　54
參考文獻(xiàn)　54
第6章　圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片設(shè)計　55　
6.1　圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片的設(shè)計藝術(shù)　55　
6.1.1　摩爾定律放緩和登納德縮放比例定律失效　55　
6.1.2　面向?qū)Ｓ妙I(lǐng)域的設(shè)計　56　
6.2　圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法到芯片的映射　57　
6.2.1　圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程模型　58　
6.2.2　編程模型到芯片的映射　59　
6.3　圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片設(shè)計案例　60　
6.3.1　HyGCN設(shè)計思想　61　
6.3.2　HyGCN應(yīng)對計算層次挑戰(zhàn)　61　
6.3.3　HyGCN應(yīng)對片上訪存層次挑戰(zhàn)　63　
6.3.4　HyGCN應(yīng)對片外訪存層次挑戰(zhàn)　64　
6.3.5　實驗分析　65　
6.4　圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片相關(guān)工作　69　
6.4.1　計算層次關(guān)鍵技術(shù)　69　
6.4.2　片上訪存層次關(guān)鍵技術(shù)　71　
6.4.3　片外訪存層次關(guān)鍵技術(shù)　76　
6.5　本章小結(jié)　79
參考文獻(xiàn)　80
第7章　圖智能芯片的發(fā)展與展望　82　
7.1　圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)　82　
7.2　圖智能算法　83　
7.3　圖智能芯片　84　
7.4　本章小結(jié)　86
參考文獻(xiàn)　86