从社交网络到分子,许多真实数据都是以非网格对象的形式出现的,比如图。最近,从网格数据(例如图像)到图深度学习受到了机器学习和数据挖掘领域前所未有的关注,这导致了一个新的跨领域研究——深度图学习(DGL)。DGL的目标不是繁琐的特征工程,而是以端到端方式学习图的信息性表示。它在节点/图分类、链接预测等任务中都取得了显著的成功。

在本教程中,我们的目的是提供一个深入的图学习的全面介绍。首先介绍了深度图学习的理论基础,重点描述了各种图神经网络模型(GNNs)。然后介绍DGL近年来的主要成就。具体来说,我们讨论了四个主题:1)深度GNN的训练; 2) GNNs的鲁棒性; 3) GNN的可扩展性; 4) GNN的自监督和无监督学习。最后,我们将介绍DGL在各个领域的应用,包括但不限于药物发现、计算机视觉、医学图像分析、社会网络分析、自然语言处理和推荐。

https://ai.tencent.com/ailab/ml/KDD-Deep-Graph-Learning.html

目录: 01:00 pm – 01:30 pm: Brief History of Graph Neural Networks 图神经网络简介 01:30 pm – 02:00 pm: Expressivity of GNNs GNNs表达性 02:00 pm – 02:45 pm: Training Deep GNNs 深度GNNs训练 02:45 pm – 03:10 pm: Break 03:15 pm – 03:45 pm: Scalability of GNNs GNNs可扩展性 03:45 pm – 04:15 pm: Self/Un-Supervised Learning of GNNs GNNs自(无)监督学习 04:15 pm – 04:35 pm: GNN in Social Networks 社交网络GNN 04:35 pm – 04:55 pm: GNN in Medical Imaging & Future Directions GNNs图像处理与未来方向 04:55 pm – 05:00 pm: Q&A

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