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2022图机器学习必读的11大研究趋势和方向: 微分方程子图表示图谱理论非对称动态性鲁棒性通用性强化学习图量子等

Melanie Weber:「在过去的一年里,我们看到许多经典的几何思想以新的方式在图机器学习领域中得以应用」——Melanie Weber,牛津大学数学研究所 Hooke 研究员Melanie 认为:...Melanie 进一步研究了微分几何,指出它在 2022 年存在许多潜在的应用方向:离散微分几何(研究图或单纯复形等离散结构的几何)已被用于分析 GNN。...Melanie 希望这些课题将在 2022 年继续影响该领域,被应用于更多的图机器学习任务。这可能会推动计算方面的进步,从而减轻实现非欧算法的计算挑战,传统的针对欧式数据设计的工具很难胜任这些工作。

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