洛桑理工:Graph上的深度学习报告(附PPT下载)

2018 年 6 月 12 日 专知

【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 。


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。

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