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图神经网络及认知推理
图神经网络及认知推理-唐杰-清华大学
图神经网络及认知推理
无处不在的网络
数据特点：数据规模大
从机器学习的角度，网络结构任务：
网络嵌入/网络表示学习与图神经网络相关研究:
网络表示学习/图嵌入
给定网络学习网络中每个节点的表示，使用低维向量在低维空间表示节点，具有相似标签的节点得到的节点表示更靠近。
网络表示学习为什么比较难？
现在的深度学习工具箱是为简单的序列或规则的网格设计的
- CNNs用于固定大小的图像/网格
- RNNs或word2vec用于文本/序列
但是网络中的结构更复杂！
- 复杂的拓扑结构（即：没有像网格那样的空间局部性）
- 没有固定的节点排序或参考点（即：同构问题）
- 通常是动态的，具有多模态特性
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