近年来,图神经网络在物理化学、计算机视觉、仿真、医疗保健、无线通信、物流、自然语言处理、因果关系、知识表示和推荐等领域得到了广泛的应用。在这个演讲中,我将简要介绍图神经网络及其与深度学习的关系。我还将讨论如何在GNN中包含对称性,并讨论我所从事的一些应用。在演讲的最后一部分,我将更详细地讨论GNN如何应用于KR、IR和推荐系统。

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图神经网络 (GNN) 是一种连接模型,它通过图的节点之间的消息传递来捕捉图的依赖关系。与标准神经网络不同的是,图神经网络保留了一种状态,可以表示来自其邻域的具有任意深度的信息。近年来,图神经网络(GNN)在社交网络、知识图、推荐系统、问答系统甚至生命科学等各个领域得到了越来越广泛的应用。

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