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70分鐘了解圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),圖注意力網(wǎng)絡(luò)一作帶來最“自然”的GNN講解

2021-03-29 06:15:31來源:互聯(lián)網(wǎng)

機(jī)器之心報(bào)道

作者:魔王

最近,圖注意力網(wǎng)絡(luò)一作 Petar Veli kovi 在母校劍橋大學(xué)做了一場(chǎng)講座,介紹圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ)。

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GNN)是機(jī)器學(xué)習(xí)中最熱門的研究方向之一,在提出后的十幾年里被不斷擴(kuò)展,先后發(fā)展出了圖卷積網(wǎng)絡(luò)、 圖注意力網(wǎng)絡(luò)、圖自編碼器、圖生成網(wǎng)絡(luò)和圖時(shí)空網(wǎng)絡(luò)等多個(gè)子領(lǐng)域。

最近,圖注意力網(wǎng)絡(luò)的第一作者 Petar Veli kovi 回到母校劍橋大學(xué)計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)室做了一場(chǎng)主題為《圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)》的講座。在演講中,Petar 嘗試從基本原理推導(dǎo) GNN,介紹其在多個(gè)學(xué)科中的應(yīng)用,并解釋 GNN 如何在多個(gè)研究路線中并行出現(xiàn)。

講座幻燈片地址:https://petar-v.com/talks/GNN-Wednesday.pdf

Petar 表示,這個(gè)演講「濃縮」了他 4 年 GNN 研究的精華,「這些年我用多種方式講授 GNN,現(xiàn)在我終于找到了最『自然』的講解方式?!顾硎?,這個(gè) 70 分鐘的講座既可以幫助初學(xué)者,也可以為 GNN 實(shí)踐者提供新的角度。

接下來,我們就來看 Petar 講了什么。

Petar Veli kovi :我找到了最「自然」的 GNN 講解方式

分子是圖,交通地圖是圖,社交網(wǎng)絡(luò)也是圖。

Petar 首先介紹了現(xiàn)實(shí)世界中的圖、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際應(yīng)用,以及 GNN 的相關(guān)庫和數(shù)據(jù)集等。

緊接著他展示了該講座的主要內(nèi)容:

基于基本原理推導(dǎo) GNN;

介紹 GNN 的多個(gè)獨(dú)立研究變體;

回顧:類 GNN 模型在 ML 研究歷史中的出現(xiàn);

當(dāng)下:目前的一些研究方向;

展望:GNN 如何泛化至圖結(jié)構(gòu)輸入以外。

Petar 表示,該講座的內(nèi)容基于其關(guān)于幾何深度學(xué)習(xí)的研究、麥吉爾大學(xué)助理教授 William Hamilton 的著作《圖表示學(xué)習(xí)》,以及 Yoshua Bengio、Marco Gori、Jürgen Schmidhuber 等多位研究者的工作。

基于基本原理推導(dǎo) GNN

Petar 首先從基本原理定義 GNN,然后介紹了對(duì) GNN 處理圖數(shù)據(jù)有用的特性,并列舉了一些示例。

GNN 的過去、現(xiàn)在與未來

Petar 介紹了 GNN 的發(fā)展過程與研究藍(lán)圖,及其在多個(gè)研究領(lǐng)域中的并行出現(xiàn)。例如,自然語言處理與 GNN。

關(guān)鍵詞: 70 分鐘 了解 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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