Mila唐建博士最新《图神经网络:算法与应用》研究进展，附44页ppt

Posted 2021-09-06 人工智能博士

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转载于 ：专知

【导读】图神经网络是当下研究的热点之一。HEC 蒙特利尔大学商学院助理教授唐建唐建博士最近在CIFAR DLRL暑期学校课程，总结了《图神经网络：算法与应用》研究进展，总结了他和组里学生们和这些年来在GNN方向上比较重要的工作。非常值得学习！

唐建博士自2017年12月起担任Mila(魁北克AI研究所)和HEC Montreal的助理教授。他是加拿大CIFAR第一批人工智能主席(CIFAR AI Research Chair)。他的研究方向是深度图表示学习，在知识图谱、药物发现和推荐系统等领域有着广泛的应用。他是密歇根大学和卡内基梅隆大学的研究员。他在北京大学获得博士学位，并在密歇根大学做了两年的访问学者。他在微软亚洲研究院做了两年的研究员。他在图表示学习(如LINE、LargeVis和RotatE)方面的工作得到了广泛的认可。他获得了ICML ' 14的最佳论文奖和WWW ' 16的最佳论文提名。

个人主页：

https://jian-tang.com/

图神经网络：算法与应用

本文对图神经网络的基础、高级主题（训练深的神经网络、自监督学习、应用）等。

地址：

https://drive.google.com/file/d/1ULelq5bs7bU1iQLhQnapVSQO6fJnitSJ/view

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