從模型到應(yīng)用，密歇根州立大學(xué)教授解讀圖深度學(xué)習(xí)
圖（Graphs）描述了實(shí)體之間的兩兩關(guān)系，是社會(huì)科學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、化學(xué)、邏輯學(xué)和物理學(xué)等許多不同領(lǐng)域中真實(shí)數(shù)據(jù)的基本表示方法。
許多現(xiàn)實(shí)問(wèn)題可以通過(guò)解決圖上的計(jì)算任務(wù)來(lái)解決。
例如，推斷節(jié)點(diǎn)的屬性、檢測(cè)異常節(jié)點(diǎn)（例如垃圾郵件發(fā)送者或恐怖分子）、識(shí)別與疾病相關(guān)的基因以及向患者推薦藥物，都可以歸結(jié)為節(jié)點(diǎn)分類問(wèn)題。
為了更好地解決這些圖上的計(jì)算任務(wù)，學(xué)習(xí)好的圖的表示尤為關(guān)鍵。
近些年來(lái)，圖深度學(xué)習(xí)，尤其是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法展現(xiàn)了極強(qiáng)的學(xué)習(xí)圖的表示的能力，并且促進(jìn)了許多圖上的計(jì)算任務(wù)的發(fā)展。
為了方便讀者們學(xué)習(xí)圖深度學(xué)習(xí)，博文視點(diǎn)特地邀請(qǐng)到密西根州立大學(xué)助理教授湯繼良老師為大家直播分享“圖深度學(xué)習(xí)——從基礎(chǔ)模型到前沿應(yīng)用”，歡迎大家關(guān)注學(xué)習(xí)。
分享主題：圖深度學(xué)習(xí)——從基礎(chǔ)模型到前沿應(yīng)用
分享概要：
圖和深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)
從基本到高級(jí)的圖深度學(xué)習(xí)方法
圖深度學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域的應(yīng)用
嘉賓簡(jiǎn)介：
湯繼良，密西根州立大學(xué)助理教授。在這之前，他曾擔(dān)任雅虎研究院研究員，于2015年從亞利桑那州立大學(xué)取得博士學(xué)位。他在圖特征選擇、圖表征學(xué)習(xí)、圖深度學(xué)習(xí)以及它們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)和社交媒體上的應(yīng)用方面做出了杰出貢獻(xiàn)。
他曾經(jīng)獲得 SIGKDD新星獎(jiǎng)（Rising Star Award）、Withrow杰出研究獎(jiǎng)（Distinguished Withrow Research Award）、美國(guó)自然科學(xué)基金杰出青年獎(jiǎng)（NSF Career Award）、IJCAI早期焦點(diǎn)人物演講（IJCAI Early Career Talk）和包括KDD、WSDM等在內(nèi)的7項(xiàng)領(lǐng)域知名會(huì)議的最佳（或提名）論文獎(jiǎng)。他的博士論文獲得SIGKDD最佳博士論文（KDD Best Dissertation）亞軍和院長(zhǎng)優(yōu)秀博士論文獎(jiǎng)（Dean’s Dissertation Award）。他是SIAM數(shù)據(jù)分析小組和ACM TKDD期刊的秘書(shū)長(zhǎng)。他經(jīng)常擔(dān)任數(shù)據(jù)挖掘頂級(jí)會(huì)議的組織者和頂級(jí)期刊的編委。他的研究成果發(fā)表在領(lǐng)域頂級(jí)的期刊和會(huì)議上，現(xiàn)已獲得了超過(guò)14,000多次的引用（H指數(shù)為60）和媒體的廣泛關(guān)注和報(bào)道。
直播入口：
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直播時(shí)間：4月22日（周四）20:00-21:00
分享摘要：
圖和深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)
從基本到高級(jí)的圖深度學(xué)習(xí)方法
圖深度學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域的應(yīng)用
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