【南洋理工Xavier】图深度学习最新进展,35页ppt,Deep Learning on Graphs

2019 年 11 月 27 日 专知

【导读】深度学习在多个领域中实现成功,如声学、图像和自然语言处理。但是,将深度学习应用于普遍存在的图数据仍然存在问题,这是由于图数据的独特特性。近期,该领域出现大量研究,极大地提升了图分析技术。南洋理工大学Xavier Bresson最近给了关于图形上深度学习进展《Deep Learning on Graphs》,涵盖图上卷积神经网络的结构、应用、开源软件DGL等,值得查看。

https://www.meetup.com/Singapore-Artificial-Intelligence-Meetup-Group/events/265274922


纲要:动机、图深度学习、应用、DGL、教程、训练

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“NDLG” 咨询获取《Deep Learning on Graphs 》报告ppt下载



-END-
专 · 知


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5000+AI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专业干货知识教程视频资料和与专家交流咨询
请加专知小助手微信(扫一扫如下二维码添加),获取专知VIP会员码,加入专知人工智能主题群,咨询技术商务合作~
点击“阅读原文”,了解成为 专知会员 ,查看5000+AI主题知识资料
登录查看更多
66

相关内容

【阿尔托大学】图神经网络,Graph Neural Networks,附60页ppt
专知会员服务
181+阅读 · 2020年4月26日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1日
【资源】图深度学习文献列表
专知
42+阅读 · 2019年11月6日
【综述】生成式对抗网络GAN最新进展综述
专知
57+阅读 · 2019年6月5日
Arxiv
38+阅读 · 2020年3月10日
Arxiv
15+阅读 · 2020年2月6日
Arxiv
35+阅读 · 2020年1月2日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
104+阅读 · 2019年12月19日
Arxiv
7+阅读 · 2019年5月31日
A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks
Arxiv
13+阅读 · 2019年3月10日
Arxiv
53+阅读 · 2018年12月11日
Deep Reinforcement Learning: An Overview
Arxiv
17+阅读 · 2018年11月26日
Arxiv
11+阅读 · 2018年7月31日
VIP会员
相关论文
Arxiv
38+阅读 · 2020年3月10日
Arxiv
15+阅读 · 2020年2月6日
Arxiv
35+阅读 · 2020年1月2日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
104+阅读 · 2019年12月19日
Arxiv
7+阅读 · 2019年5月31日
A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks
Arxiv
13+阅读 · 2019年3月10日
Arxiv
53+阅读 · 2018年12月11日
Deep Reinforcement Learning: An Overview
Arxiv
17+阅读 · 2018年11月26日
Arxiv
11+阅读 · 2018年7月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员