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广大图神经网络(Graph Neural Network,下文简称GNN)研究人员翘首以盼吴凌飞、崔鹏、裴健、赵亮等GNN领域的影响力学者联合编撰、50多位GNN各方向专家学者倾力贡献的《图神经网络:基础、前沿与应用》终于要来啦! 本书作者群星璀璨,图书还未出版已先火遍IT圈!得到了清华大学教授、中国科学院院士张钹倾情作序推荐,同时韩家...
今年的 KDD 大会是第 29 届,于 8 月 6 日 - 10 日在美国加州长滩举办。大会包含研究方向(Research )和应用数据科学方向 (Applied Data Science,ADS)两个 track。来自Pinterest、清华等学者带来了《图神经网络:基础、前沿与应用》教程,非常值得关注!
用于节点分类的图神经网络 Jian Tang和Renjie Liao [1] 摘要 图神经网络是专门为学习图结构数据的表征而设计的神经网络架构,最近受到越来越多的关注并被应用于不同的领域和应用。在本章中,我们将重点讨论图的一个基本任务——节点分类。首先,我们将给出节点分类的详细定义,并介绍一些经典的方法,如标签传播。
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Watson Research Center的高级研究员,并领导10多名研究科学家开发前沿的图神经网络方法和系统,3次获得IBM杰出技术贡献奖。他是40多项美国专利的共同发明人,凭借其专利的高商业价值,共获得8项IBM发明成果奖,并被任命为IBM 2020级发明大师。他带领团队获得两个2022年AAAI人工智能创新应用奖(全球共8个),以及IEEE ICC...
表征学习其实在其他领域也有很多应用,包括用于图像处理的表征学习,用于语音识别的表征学习,用于自然语言处理的表征学习,用于网络分析的表征学习。为了将图神经网络这个有用的工具介绍清楚,图神经网络的专家学者们一起撰写了一本关于图神经网络的教材《图神经网络---基础、前沿与应用》,是由人民邮电出版社所出版的。