大讲堂 | 基于小波变换的图卷积神经网络

2019 年 1 月 3 日 AI研习社


分享主题

基于小波变换的图卷积神经网络


分享背景

Graph是实际生活中广泛存在的数据结构,如社交网络,交通网络等。近年来如何利用深度学习的方法建模Graph引起广泛关注,而其中借助图卷积网络建模Graph上节点关联是非常重要的一类方法。本次公开课将分享如何用小波变换实现图卷积算子,以及小波变换相对于图上傅立叶变换带来的优势。该工作已被表示学习国际会议ICLR2019录用,论文题目为《Graph Wavelet Neural Network》。

 

分享嘉宾

徐冰冰,中国科学院计算技术研究所在读博士生。目前主要研究兴趣为图卷积网络,图上深度学习。

 

分享提纲

  • 1、图卷积网络的背景简介

  • 2、相关工作及其存在的问题

  • 3、基于小波变换的图卷积网络的具体实现及实验结果

  • 4、图卷积网络现存的问题及未来可能的发展方向

分享时间

(北京时间)2019 年 01 月 04 日 (星期五)晚上 20:00

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直播链接

http://www.mooc.ai/open/course/626

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