讲座题目：图神经网络的共性基础初探

主 讲 人：王啸

讲座时间：2023年4月24日午10:40-12:20

讲座地点：6A519

主办单位：beat365唯一官网app

欢迎全校师生参加！

主讲人简介：

王啸，北京航空航天大学副教授，鹏城实验室兼聘助理研究员。研究方向为图神经网络、数据挖掘与机器学习。共发表论文90余篇，其中CCF A类论文40余篇，7篇入选最有影响力论文榜单，3次获得(提名)CCF A/B类等国际会议论文奖，ESI高被引论文2篇，成果4次被写入业界图学习标准库PyG和DGL等。出版教材一部，专著三部，著作章节一章。担任WWW/AAAI/IJCAI的高级程序委员会委员。获得教育部自然科学一等奖，中国电子学会科技进步一等奖，吴文俊人工智能优秀青年奖，ACM 中国新星提名奖，2021-2022连续两年入选斯坦福大学发布的全球Top 2%顶尖科学家榜单，2022-2023连续两年AMiner评选的AI2000最具影响力学者，北京智源研究院青源会会员，CCF高级会员，CCFAI专委会执行委员。 主持多项国家自然科学基金和CCF-腾讯犀牛鸟科研基金。

讲座内容简介：

图神经网络已成为当前深度学习领域的新浪潮，是目前学术界与工业界处理图数据的重要手段之一。虽然百花齐放的图神经网络在诸多领域都取得了理论或实践上的验证，然而深究其背后的机理，我们依然会存在诸多疑问：纷繁多样的图神经网络模型背后，是否有内在的统一“价值观”？不同的图对比学习模型背后，是否同样也共用一套“游戏规则”？追寻图神经网络体系下的统一性，又会带来什么样的潜在价值？本次报告围绕以上问题对两类典型的图神经网络（半监督学习的图卷积网络和自监督学习的图对比网络）展开了初步思考，梳理不同架构或操作之间的联系，为我们审视与改进现有图神经网络带来新的视角。