GNN如何落地?谷歌Bryan43页ppt讲述《图神经网络应用挑战》阐述在GNN在Google的应用挑战与解决方案

2022 年 5 月 4 日 专知

G


图神经网络是一种对没有固定结构的数据进行建模的诱人方法。然而,让他们按预期工作多年来经历了一些曲折。在本次演讲中,我将介绍图挖掘团队在谷歌上使GNN有用的工作。我将专注于我们已经发现的挑战以及我们为它们开发的解决方案。具体来说,我将重点介绍一些工作,这些工作实现了更富表现力的图卷积、更健壮的模型和更好的图结构。





专知便捷查看

便捷下载,请关注专知公众号(点击上方蓝色专知关注)

  • 后台回复“GNN43” 就可以获取GNN如何落地?谷歌Bryan43页ppt讲述《图神经网络应用挑战》阐述在GNN在Google的应用挑战与解决方案》专知下载链接

专知,专业可信的人工智能知识分发 ,让认知协作更快更好!欢迎注册登录专知www.zhuanzhi.ai,获取70000+AI(AI与军事、医药、公安等)主题干货知识资料!
欢迎微信扫一扫加入专知人工智能知识星球群,获取最新AI专业干货知识教程资料和与专家交流咨询
点击“ 阅读原文 ”,了解使用 专知 ,查看获取70000+AI主题知识资料
登录查看更多
9

相关内容

专知会员服务
75+阅读 · 2021年9月27日
图表示学习在药物发现中的应用,48页ppt
专知会员服务
98+阅读 · 2021年4月30日
【斯坦福CS224W】图神经网络GNN高级主题,60页ppt
专知会员服务
71+阅读 · 2021年3月5日
一份简单《图神经网络》教程,28页ppt
专知会员服务
123+阅读 · 2020年8月2日
《人工智能2020:落地挑战与应对 》56页pdf
专知会员服务
195+阅读 · 2020年3月8日
GNN在Google是如何落地的?附Bryan的43页分享ppt
图与推荐
3+阅读 · 2022年5月12日
知识图谱表示学习与NLP应用,22页ppt
专知
3+阅读 · 2022年5月4日
【KDD2020】图神经网络:基础与应用,322页ppt
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年6月17日
Arxiv
27+阅读 · 2020年6月19日
Arxiv
14+阅读 · 2019年11月26日
Heterogeneous Deep Graph Infomax
Arxiv
12+阅读 · 2019年11月19日
A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks
Arxiv
13+阅读 · 2019年3月10日
Deep Graph Infomax
Arxiv
17+阅读 · 2018年12月21日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
75+阅读 · 2021年9月27日
图表示学习在药物发现中的应用,48页ppt
专知会员服务
98+阅读 · 2021年4月30日
【斯坦福CS224W】图神经网络GNN高级主题,60页ppt
专知会员服务
71+阅读 · 2021年3月5日
一份简单《图神经网络》教程,28页ppt
专知会员服务
123+阅读 · 2020年8月2日
《人工智能2020:落地挑战与应对 》56页pdf
专知会员服务
195+阅读 · 2020年3月8日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2022年6月17日
Arxiv
27+阅读 · 2020年6月19日
Arxiv
14+阅读 · 2019年11月26日
Heterogeneous Deep Graph Infomax
Arxiv
12+阅读 · 2019年11月19日
A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks
Arxiv
13+阅读 · 2019年3月10日
Deep Graph Infomax
Arxiv
17+阅读 · 2018年12月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员