本文提出了一种端到端图学习框架，即图神经网络的深度迭代和在适应性机器学习学习框架(DIAL-GNN) ，用于同时学习图的结构和图的嵌入，并能更好地完成下游任务。对于图结构学习方面，文章首先将图结构学习问题转化为一个相似度量学习问题，并利用一个自适应的图正则化，控制生成图的平滑性、连通性和稀疏性。并且文章进一步提出了一个迭代的方法来不断优化初始图结构，最终获得最优的图结构时，会使下游任务的准确率得到明显的提高。

论文题目：

Deep Iterative and Adaptive Learning for Graph Neural Networks

论文地址：

http://arxiv.org/abs/1912.07832

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编辑：张爽

• 第四十三期图网络论文解读

• 时间：12月30日 周一

• 主讲人：刘晶

• 论文题目：

  Model-free prediction of spatiotemporal dynamical systems with recurrent neural networks

• 论文地址：

  https://journals.aps.org/prresearch/pdf/10.1103/PhysRevResearch.1.033056

• 视频回放：

http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=11102

• 第四十二期图网络论文解读

• 时间：12月23日 周一

• 主讲人：王硕

• 论文题目：

  Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling

• 论文地址：

  https://arxiv.org/abs/1906.00121

• 视频回放：
http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=11091

• 第四十期图网络论文解读
• 时间：12月09日 周一
• 主讲人：胡乔
• 论文题目：
  Bipartite Graph Neural Networks for Efficient Node Representation Learning
• 论文地址：

  https://arxiv.org/abs/1906.11994
  

• 视频回放：
http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=11074

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