基于基本原理推导 GNN;
介绍 GNN 的多个独立研究变体;
回顾:类 GNN 模型在 ML 研究历史中的出现;
当下:目前的一些研究方向;
展望:GNN 如何泛化至图结构输入以外。
![那些年,微软亚洲研究院和亚太地区高校的创新科研合作](https://image.jiqizhixin.com/uploads/article/cover_image/09bd1909-d109-45b2-bd80-07c41c3ce2d8/%E5%BE%AE%E4%BF%A1%E5%9B%BE%E7%89%87_20170810144031.jpg?imageView2/1/w/236/h/175)
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最近,图注意力网络一作 Petar Veličković 在母校剑桥大学做了一场讲座,介绍图神经网络的理论基础。
基于基本原理推导 GNN;
介绍 GNN 的多个独立研究变体;
回顾:类 GNN 模型在 ML 研究历史中的出现;
当下:目前的一些研究方向;
展望:GNN 如何泛化至图结构输入以外。
深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。
机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。
(人工)神经网络是一种起源于 20 世纪 50 年代的监督式机器学习模型,那时候研究者构想了「感知器(perceptron)」的想法。这一领域的研究者通常被称为「联结主义者(Connectionist)」,因为这种模型模拟了人脑的功能。神经网络模型通常是通过反向传播算法应用梯度下降训练的。目前神经网络有两大主要类型,它们都是前馈神经网络:卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),其中 RNN 又包含长短期记忆(LSTM)、门控循环单元(GRU)等等。深度学习是一种主要应用于神经网络帮助其取得更好结果的技术。尽管神经网络主要用于监督学习,但也有一些为无监督学习设计的变体,比如自动编码器和生成对抗网络(GAN)。
图网络即可以在社交网络或其它基于图形数据上运行的一般深度学习架构,它是一种基于图结构的广义神经网络。图网络一般是将底层图形作为计算图,并通过在整张图上传递、转换和聚合节点特征信息,从而学习神经网络基元以生成单节点嵌入向量。生成的节点嵌入向量可作为任何可微预测层的输入,并用于节点分类或预测节点之间的连接,完整的模型可以通过端到端的方式训练。