一本书的精华，就在这场图神经网络线上分享

近年来，图神经网络 (GNN) 领域取得了快速且惊人的进展。图神经网络，也称为图深度学习、图表示学习或几何深度学习，已成为机器学习尤其是深度学习中发展最快的研究课题之一。这一批涌现的图论和深度学习交叉的研究也影响了其他科学领域，包括推荐系统、计算机视觉、自然语言处理、归纳逻辑编程、程序合成、软件挖掘、自动化规划、网络安全和智能交通。

虽然图神经网络已经获得了极大的关注，但在将其应用到其他领域时仍然面临着许多挑战，从对方法的理论理解到实际系统中的可扩展性和可解释性，从方法的健全性到在实际系统应用中的经验表现。尽管该领域实现了快速发展，从全局视角了解 GNN 的发展却始终极具挑战性。

 

为了弥合上述差距，吴凌飞、崔鹏、裴健、赵亮几位学者牵头编撰了一本图神经网络领域的综合性书籍。这本书历时近一年时间写作而成，全书由四大部分（引言，基础，前沿，应用）共 27 个章节组成，面向这一领域的高级本科生和研究生、博士后研究人员、讲师和行业从业者。

这是目前为止在图神经网络方面最为全面的一本书。本书涵盖了图神经网络的众多主题，从基础到前沿，从方法论到应用。这本书介绍了 GNN 的基本概念和算法、GNN 的研究前沿以及 GNN 的广泛应用和新兴应用。

书籍的英文版已经在多个平台开启预订，中文版书籍将在 2022 年中期正式出版。 目前已有免费公开版可供阅读。

书籍开源网站地址：   https://graph-neural-networks.github.io/index.html

为了帮忙读者更好的了解本书内容，2月21日19:30-20:30，机器之心邀请到本书作者吴凌飞博士带来详细介绍。

分享主题：图神经网络的基础、前沿和应用

分享嘉宾：吴凌飞博士，京东硅谷研究中心的首席科学家，带领 30 多名机器学习/自然语言处理科学家和软件工程师组成的团队，构建智能电子商务个性化系统。他目前著有图神经网络图书一本，并发表了90多篇顶级会议和期刊的论文，同时还是 40 多项美国专利的共同发明人。凭借其专利的高商业价值，他获得了八项发明成果奖，并被任命为 IBM 2020 级发明大师。他目前担任IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 和ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data and International Journal的副主编，并定期担任主要的 AI/ML/NLP 会议，包括 KDD、IJCAI、AAAI、NIPS、ICML、ICLR、和 ACL的SPC/PC。

分享时间：北京时间2月21日19:30-20:30

直播间：关注机动组视频号，北京时间2月21日开播。

交流群： 本次直播设有 QA 环节，欢迎加入本次直播交流群探讨交流。

如群已超出人数限制，请添加机器之心小助手：syncedai2、syncedai3、syncedai4 或 syncedai5，备注「GNN」即可加入。

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