洛桑理工27页PPT带你入坑GCN:Graph上的深度学习报告(附下载)

导读:洛桑理工学院教授Michaël Defferrard在Deep Learning on Graphs at the Graph Signal Processing 研讨会上做了《Advances in Deep Learning on Graphs》的报告。 Michaël Defferrard是最早提出讲卷积网络用于graph数据的研究者之一,他在这次报告中介绍了最新将 Graph Convolutional Network(GCN)用于航空影像的研究并提出一些应用的挑战和机会。

来源:专知(ID:Quan_Zhuanzhi)

深度学习比如CNN已经在计算机视觉(CV)以及自然语言处理等领域取得了state-of-art 的水平,其中的数据可以被称作是一种Euclidean Data,CNN正好能够高效的处理这种数据结构,探索出其中所存在的特征表示。

但是现实的处理问题当中还存在大量的 Non-Euclidean Data,如社交多媒体网络(Social Network)数据,化学成分(Chemical Compound)结构数据,生物基因蛋白(Protein)数据以及知识图谱(Knowledge Graphs)数据等等,这类的数据属于图结构的数据(Graph-structured Data)。CNN等神经网络结构则并不能有效的处理这样的数据。如何讲CNN的思想应用在graph数据上成为最近研究的一个热点。

请在公众号后台对话框回复DLG,获取完整版PPT下载链接。

以下是报告的PPT内容:

原文发布于微信公众号 - 大数据(hzdashuju)

原文发表时间:2018-06-21

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