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本文作者: AI研習(xí)社 | 2021-01-29 10:11 |
AAAI 的英文全稱是 Association for the Advance of Artificial Intelligence——美國人工智能協(xié)會。該協(xié)會是人工智能領(lǐng)域的主要學(xué)術(shù)組織之一,其主辦的年會也是人工智能領(lǐng)域的國際頂級會議。在中國計算機(jī)學(xué)會的國際學(xué)術(shù)會議排名以及清華大學(xué)新發(fā)布的計算機(jī)科學(xué)推薦學(xué)術(shù)會議和期刊列表中,AAAI 均被列為人工智能領(lǐng)域的 A 類頂級會議。
AAAI 2021一共收到9034篇論文提交,其中有效審稿有7911篇,最終錄取的數(shù)量為1692篇,接收率為21.4%。本屆會議將于2月2日-2月9日全程線上舉辦。
AI 科技評論現(xiàn)特別策劃了AAAI 2021系列論文分享課程,1月30日(周六)14:00-16:00 ,AI 科技評論聯(lián)合北郵GAMMA Lab開辦AAAI 2021論文線上分享——北郵GAMMA Lab專場。北郵GAMMA Lab兩位嘉賓——薄德瑜&趙健安,將作客AI研習(xí)社AAAI 2021論文解讀直播間,分別為大家詳細(xì)介紹他們被收錄的有關(guān)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的論文工作。每位嘉賓分享完都將有問答環(huán)節(jié),歡迎大家積極參與討論,一起探討相關(guān)學(xué)術(shù)問題。
分享流程
分享嘉賓 | 分享主題 | |
14:00-15:00 | 薄德瑜 | 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的低頻和高頻信息 |
15:00-16:00 | 趙健安 | 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異質(zhì)圖結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí) |
分享嘉賓
▲薄德瑜
薄德瑜,北京郵電大學(xué)二年級博士生,研究方向包括譜圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),圖信號處理等。
分享主題
《圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的低頻和高頻信息》
分享時間
2021年01月30日(周六)14:00-15:00
分享背景
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已被證明在各種與網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的任務(wù)中都是有效的。然而現(xiàn)有的大多數(shù)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常都只利用節(jié)點特征中的低頻信號,這引起了一個基本問題:在實際應(yīng)用中,我們是否只需要低頻信號?為了回答這個問題,我們首先進(jìn)行了一項實驗研究,評估了低頻信號和高頻信號的作用,結(jié)果清楚地表明,僅使用低頻信號不能在不同的網(wǎng)絡(luò)中學(xué)到有效的節(jié)點表示。為了解決這一問題,在本次分享中,我們介紹發(fā)表在AAAI 2021上的最新工作,頻率自適應(yīng)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
分享提綱
1.圖上的低頻和高頻信號
2.對低頻和高頻信號的實驗研究
3.頻率自適應(yīng)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
論文地址
https://arxiv.org/abs/2101.00797
代碼地址
https://github.com/bdy9527/FAGCN
分享嘉賓
▲趙健安
趙健安,北京郵電大學(xué)2020級碩士畢業(yè)生,研究方向包括譜圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)等。
分享主題
《圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異質(zhì)圖結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)》
分享時間
2021年01月30日(周六)15:00-16:00
分享背景
近年來,異質(zhì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引起了廣泛關(guān)注并應(yīng)用在各種下游任務(wù)上?,F(xiàn)有異質(zhì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通常依賴于原始的異質(zhì)圖結(jié)構(gòu)并暗含著原始圖結(jié)構(gòu)是可靠的假設(shè)。然而,這種假設(shè)往往并不現(xiàn)實,異質(zhì)圖結(jié)構(gòu)普遍存在噪聲和缺失的問題。因此,如何為異質(zhì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)一個合適的圖結(jié)構(gòu)而不是依賴于原始圖結(jié)構(gòu)是一個關(guān)鍵問題。為解決這一問題,在本次分享中,我們介紹發(fā)表在AAAI 2021上的最新工作——圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異質(zhì)圖結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)。
分享提綱
1.異質(zhì)圖結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)的必要性及挑戰(zhàn)
2.HGSL 框架介紹
3.實驗結(jié)果討論
論文地址
http://shichuan.org/doc/100.pdf
代碼地址
https://github.com/Andy-Border/HGSL
直播間觀看地址
AI研習(xí)社直播間:https://live.yanxishe.com/room/899
Bilibili直播間:http://live.bilibili.com/5612206
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