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    【综述专栏】北科大最新《分布变化下的图学习》综述,详述领域适应、非分布和持续学习进展

    图学习在各种应用场景中发挥着关键作用,并且由于其在建模由图结构数据表示的复杂数据关系方面的有效性,已经获得了显著的关注,这些应用场景包括社交网络分析到推荐系统。实际上,现实世界中的图数据通常随着时间展现出动态性,节点属性和边结构的变化导致了严重的图数据分布偏移问题。这个问题由分布偏移的多样性和复杂性加剧,这些偏移可以显著影响图学习方法在降低的泛化和适应能力方面的性能,提出了一个对其有效性构成实质挑战的重大问题。在这篇综述中,我们提供了一个全面的回顾和总结,涵盖了解决图学习背景下分布偏移问题的最新方法、策略和见解。具体而言,根据在推断阶段分布的可观测性和在训练阶段充分监督信息的可用性,我们将现有的图学习方法分类为几个基本场景,包括图域适应学习、图离群分布学习和图持续学习。对于每个场景,都提出了详细的分类法,包括对存在的分布偏移图学习进展的具体描述和讨论。此外,我们还讨论了在分布偏移下图学习的潜在应用和未来方向,通过系统分析这一领域的当前状态。这篇综述旨在为处理图分布偏移的有效图学习算法的开发提供一般指导,并激发在这一领域的未来研究和进展。

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    李飞飞等人论文登上Nature子刊:人工智能为ICU病人带来福音

    早期频繁的患者移动大大降低了 ICU 后综合征(post-intensive care syndrome)和长期功能障碍的风险。来自斯坦福大学的研究者开发和测试了计算机视觉算法来检测成人 ICU 病房中的患者移动活动。移动活动被定义为将患者移上或移下床、移上椅子或移下椅子。研究者从 Intermountain LDS 医院的 ICU 病房中收集了一组具备隐私安全性的深度视频图像,包含 563 个移动活动实例和 98,801 帧视频数据,这些数据来自 7 个安装在病房墙上的深度传感器。总的来说,67% 的移动活动实例用于训练算法来检测移动活动的发生时间和持续时长以及参与每次移动的医护人员数量。剩下的 33% 实例用来评估算法性能。检测移动活动的算法在四种活动中达到了 89.2% 的平均特异性(specificity)、87.2% 的敏感度(sensitivity)。量化移动活动中医护人员数量的算法达到了 68.8% 的平均准确率。

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    NeurIPS 2021 | 分布偏移下的用于药物发现的可靠图神经网络

    今天给大家介绍一篇由Google Research机构的Kehang Han、Balaji Lakshminarayanan、Jeremiah Liu共同发表的文章:《Reliable Graph Neural Networks for Drug Discovery Under Distributional Shift》。在分布偏移下对过度自信的错误预测的关注,要求我们对用于药物发现中的关键任务的图神经网络进行广泛的可靠性研究。该文章首先介绍了CardioTox,,一个真实世界的药物心脏毒性基准,以促进这方面的努力。作者的一个探索性研究表明,过于自信的错误预测往往与训练数据相距甚远。这进而引导作者开发了距离感知的GNNs: GNN-SNGP。通过对 CardioTox 和三个既定基准的评估,他们证明了 GNN-SNGP 在增加距离感知、减少过度自信的错误预测和在不牺牲精确性能的情况下做出更好的校准预测方面的有效性。作者的消融研究进一步揭示了由GNN-SNGP 学习的表征改进了其基本结构上的距离保存,并且是改进的主因之一。

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