下一代图神经网络是什么？几何深度学习，大牛Max Welling教授视频讲解
Posted 专知
tags:
篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了下一代图神经网络是什么？几何深度学习，大牛Max Welling教授视频讲解相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
阿姆斯特丹大学Max Welling教授为你讲解图神经网络发展趋势
Max Welling教授是阿姆斯特丹大学机器学习研究主席和高通公司技术副总裁。他还被任命为加拿大高级研究所(CIFAR)的高级研究员。Max Welling在机器学习、计算机视觉、统计学和物理学方面发表了超过250篇科学论文，H指数为62。
https://staff.fnwi.uva.nl/m.welling/
Graph Nets: The Next Generation - Max Welling
在这次演讲中，我将介绍下一代的图神经网络。GNN具有对图中节点的排列和图的整体旋转不变的特性。我们认为这是不必要的限制，在这次报告中，我们将以更灵活的等变结构探索这些GNN的扩展。特别地，一般图的自然图网络在节点排列下是全局等变的，但仍然可以通过局部消息传递协议执行。我们在流形上的mesh-CNNs在SO(2)规范变换下是等变的，因此，与常规的GNN不同，它具有非各向同性的核。最后，我们的SE(3)转换器是局部消息传递GNN，对排列不变性，但对全局SE(3)变换是等价的。这些发展清楚地强调了几何和对称作为图(或其他)神经网络设计原则的重要性。
https://video.ias.edu/machinelearning/2020/0721-MaxWelling
几何深度学习
很多数据不是序列和欧几里得分布的，而是球面图网络分布，那如何使用卷积在这些数据结构上？
概览
结论
专知便捷查看
后台回复“GNET” 可以获取《下一代图神经网络是什么？几何深度学习，大牛Max Welling教授视频讲解》专知下载链接索引
以上是关于下一代图神经网络是什么？几何深度学习，大牛Max Welling教授视频讲解的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章