图神经网络背后的原理和其强大的表征能力.doc
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1、图神经网络背后的原理和其强大的表征能力图网络领域的大牛、斯坦福大学Jure Leskovec教授在ICLR 2019就图深度生成模型做了演讲,阐述了图生成模型的方法和应用,并详细介绍了他的最新成果斯坦福大学教授Jure Leskovec是图网络领域的专家,图表示学习方法 node2vec 和 GraphSAGE 作者之一。Jure Leskovec在今年 ICLR,Jure Leskovec 教授及斯坦福、MIT 的多名研究者发表论文How Powerful Are Graph Neural Networks?(https:/cs.stanford.edu/people/jure/pubs/g
2、in-iclr19.pdf),详细阐述了图神经网络背后的原理和其强大的表征能力,认为图神经网络在因果推理方面有巨大的潜力,有望成为 AI 的下一个拐点。此外,在 ICLR 受邀演讲上,Jure Leskovec 教授还就图深度生成模型做了演讲。在这次演讲中,Jure 阐述了图生成模型的方法和应用,并详细介绍了他的最新成果,GraphRNN 和 Graph Convolutional Policy Network。本文带来该演讲的 PPT。下载链接 (或点击阅读原文下载):http:/i.stanford.edu/jure/pub/talks2/graph_gen-iclr-may19-long
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- 神经网络 背后 原理 强大 表征 能力
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