今晚九点图网络读书会直播 | 第45期:深度迭代和适应学习的图神经网络(DIAL-GNN)-集智俱乐部

直播预告

1月13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:

深度迭代和适应学习

的图神经网络(DIAL-GNN)


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


主讲人:张章
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45期:深度迭代和适应学习的图神经网络(DIAL-GNN)-集智俱乐部
直播地址:
https://live.bilibili.com/8091531
直播时间 :21:00-21:40



如何参与瞩目线上会议,

与讲者提问互动


1.在集智斑图网站报名。进入下方链接,或点击公众号文末的“阅读原文”,进入集智斑图网站论文详情页面。在论文页面,点击“我要听”,即可报名参加。


论文解读报名地址:

https://pattern.swarma.org/paper?id=f2c72992-1fab-11ea-89a2-0242ac1a0005


2.注册安装“瞩目”会议软件读书会线上提问交流平台为“瞩目”。请在读书会开始前,下载并安装注册“瞩目“软件(PC端、移动端均可)。


“瞩目”软件注册下载地址:

https://www.zhumu.me


3.微信获取“瞩目”房间号。报名后,“集智俱乐部服务号”将提前告知你瞩目平台房间号。直播时,在“瞩目”输入房间号即可进入直播间提问互动。



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。

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。


今晚九点图网络读书会直播 | 第45期:深度迭代和适应学习的图神经网络(DIAL-GNN)-集智俱乐部


编辑:张爽


往期论文解读


  • 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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