图网络:融合推理与学习的全新深度学习架构

本课程将分两个方向详细讲解图网络(Graph Network)的原理及应用,以及它与传统人工智能领域进行融合的方法。(课时:1小时58分钟 课程:2节)

非欧数据 图卷积 复杂网络


    课程背景

    现实世界中的大量问题都可以抽象成图模型(Graph),也就是节点和连边的集合。从知识图谱到概率图模型,从蛋白质相互作用网络到社交网络,从基本的逻辑线路到巨大的Internet,图与网络无处不在。然而传统的机器学习方法很难处理图网络信息,这种缺陷大大限制了深度学习的应用领域。于是人们提出了图网络(Graph Network),一种基于图结构的广义人工神经网络,它可以直接对真实问题进行建模,又可以利用自动微分技术进行学习,甚至有望将多个传统人工智能领域进行融合。