今晚九点图网络读书会直播 | 第34期:深度图卷积神经网络-集智俱乐部

直播预告
10月28日(周一)21:00-21:40,集智图网络线上读书会将进行新一期的论文分享直播,欢迎感兴趣的朋友参与。

直播主题:

DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs

卷积神经网络(CNN)在各种领域取得了令人瞩目的成果。他们的成功得益于能够训练非常深的CNN模型的巨大推动力。 尽管取得了积极的成果,但CNN未能正确解决非欧几里德数据的问题。 为了克服这一挑战,利用图卷积网络(GCN)构建图来表示非欧几里德数据,并借用CNN的相关概念并应用它们来训练这些模型。 GCN显示出不错的结果,但由于梯度消失问题,它们仅限于非常浅的模型。因此,大多数最新型的GCN算法都不会超过3或4层。 作者提出了成功训练非常深层的GCN的新方法。他们借用CNN的概念,主要是residual / dense connections(残差、密集连接) 和 dilated convolutions(膨胀卷积、扩张卷积、空洞卷积) ,使它们能够适应GCN架构。

论文题目:
DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs
论文地址:
https://arxiv.org/abs/1910.06849
主讲人:陈孟园
直播地址集智俱乐部 B 站直播间

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今晚九点图网络读书会直播 | 第34期:深度图卷积神经网络-集智俱乐部
直播地址:
https://live.bilibili.com/8091531
直播时间 :21:00-21:40

集智图网络线上读书会公开招募

图神经网络是深度学习领域的前沿热点议题,尤其是图网络(GraphNetworks)提出以来,深度学习有了实现因果推理的潜力。为了持续追踪相关领域的前沿进展,集智俱乐部联合北师大系统科学学院张江课题组,组织了以图网络为主题的线上读书会,研讨最新论文,孕育研究思路。码
每一期线上读书会由一位成员主讲,形式为论文分享,时间为每周一21:00-21:40。加入读书会群需报名审核,原则上参与者应有能力独立完成一次线上分享。如果你也正在从事图网络与深度学习方面的研究工作或技术实践,或者对该领域有强烈的学习意愿,欢迎填写报名表,申请加入“集智图网络论文分享小组”!
报名请扫下方小程序码,填写报名表。填表之后会有入群方式。


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编辑:张爽

往期论文解读

  • 第三十二期图网络论文解读
    • 时间:10月14日周一
    • 主讲人:张章
    • 论文题目:
      Hamiltonian Graph Networks with ODE Integrators
    • 论文地址:
      https://arxiv.org/abs/1909.12790
    • 视频回放:
    http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=11020
  • 第三十一期图网络论文解读
    • 时间:10 月07日 周一
    • 主讲人:胡乔
    • 论文题目:

      The HSIC Bottleneck : Deep Learning without Back-Propagation

    • 论文地址:
      https://arxiv.org/abs/1908.01580
    • 视频回放:
    http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=11013

  • 第三十期图网络论文解读
    • 时间:9月30日 周一
    • 主讲人:王忠庆
    • 论文题目:

      Supergraph Search in Graph Databases via Hierarchical Feature-Tree

    • 论文地址:

      https://ieeexplore.ieee.org/document/8354892

    • 视频回放:

    http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=11017


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原文始发于微信公众号(集智俱乐部):集智