【MLSS2020】最新《几何深度学习》教程,帝国理工学院Michael Bronstein教授,166页ppt

2020 年 7 月 10 日 专知

机器学习暑期学校(MLSS)系列开始于2002年,致力于传播统计机器学习和推理的现代方法。今年因新冠疫情在线举行,从6月28号到7月10号讲述了众多机器学习主题。本文推荐来自帝国理工学院Michael Bronstein教授讲 述《几何深度学习》,166页ppt系统性讲述了几何深度学习基础知识和最新进展,非常干货。


地址:

http://mlss.tuebingen.mpg.de/2020/schedule.html


作者介绍


Michael Bronstein,伦敦帝国理工学院教授,Twitter 图机器学习研究负责人,CETI 项目机器学习领导、Twitter 图机器学习负责人、研究员、教师、企业家和投资者。

https://www.imperial.ac.uk/people/m.bronstein


几何深度学习


在过去的几年,深度学习方法在多个领域取得了前所未有的成就,比如计算机视觉和语言识别。目前研究者主要将深度学习方法应用于欧氏结构数据,然而有些非常重要的应用需要处理非欧氏空间结构的数据,比如图和流形。这些几何数据在许多任务重的重要性越来越多高,比如3D视觉、传感网络、药品研发、生物医药、推荐系统以及各种web程序。深度学习在这些方面的应用有着明显的滞后,这是因为处理的对象的非欧性质使得在深层网络中对其基本操作的定义相当麻烦。


本教程的目的是介绍几何深度学习在图和流形数据上的最新成果,并综述针对这些问题的解决方法、关键难点和未来的研究方向。


专知便捷查看

便捷下载,请关注专知公众号(点击上方蓝色专知关注)

  • 后台回复“GDL166” 可以获取《最新《几何深度学习》教程,帝国理工学院Michael Bronstein教授,166页ppt》专知下载链接索引

专知,专业可信的人工智能知识分发,让认知协作更快更好!欢迎注册登录专知www.zhuanzhi.ai,获取5000+AI主题干货知识资料!
欢迎微信扫一扫加入专知人工智能知识星球群,获取最新AI专业干货知识教程资料和与专家交流咨询
欢迎扫一扫关注专知视频号,第一时间看人工智能最新精彩视频!

点击“阅读原文”,了解使用专知,查看获取5000+AI主题知识资源
登录查看更多
14

相关内容

Yoshua Bengio最新《深度学习》MLSS2020教程,附104页PPT及视频
专知会员服务
125+阅读 · 2020年7月10日
【硬核课】统计学习理论,321页ppt
专知会员服务
134+阅读 · 2020年6月30日
一份循环神经网络RNNs简明教程,37页ppt
专知会员服务
166+阅读 · 2020年5月6日
Arxiv
38+阅读 · 2020年3月10日
dynnode2vec: Scalable Dynamic Network Embedding
Arxiv
13+阅读 · 2018年12月6日
Arxiv
19+阅读 · 2018年10月25日
Semantics of Data Mining Services in Cloud Computing
Arxiv
4+阅读 · 2018年10月5日
VIP会员
Top
微信扫码咨询专知VIP会员