雷鋒網(wǎng)AI研習(xí)社按：圖是一種常見的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以被用于許多不同的預(yù)測任務(wù)。如何從圖數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)有效特征是個重要的問題。我們的新概念是從點和邊出發(fā)，拓展到更高階的子圖結(jié)構(gòu)（比如路徑、子圖）來幫助圖特征學(xué)習(xí)。這些高階的子圖結(jié)構(gòu)通常具有不同的功能，事實上在一起共同構(gòu)造了整個網(wǎng)絡(luò)，所以我們稱這些高階的子圖結(jié)構(gòu)為網(wǎng)絡(luò)功能模塊（Network Functional Blocks）。在這次雷鋒網(wǎng)AI研習(xí)社公開課的分享中，我將用語義相關(guān)度搜索（Semantic Proximity Search）作為一個應(yīng)用例子，來介紹我們最近在探索不同粒度的網(wǎng)絡(luò)功能模塊、以進(jìn)行有效圖特征學(xué)習(xí)的一些進(jìn)展。

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基于網(wǎng)絡(luò)功能模塊的圖特征學(xué)習(xí)

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鄭文琛，微眾銀行人工智能項目組專家工程師和副總經(jīng)理。主要研究方向為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的特征學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)，已在相關(guān)研究領(lǐng)域發(fā)表了60余篇頂級會議和期刊論文，并擁有多項專利和技術(shù)。

在圖數(shù)據(jù)特征工程的成就獲得國際人工智能頂級會議IJCAI 2018年的Early Career Spotlight，在遷移學(xué)習(xí)應(yīng)用于用戶行為識別的成就獲得國際會議ICCSE 2018年的最佳論文獎。是Cognitive Computation雜志的副主編。同時也是多個頂級人工智能國際會議的編委會委員和研討會的組織者。

 

分享提綱

1、圖特征學(xué)習(xí)簡介。

2、網(wǎng)絡(luò)功能模塊的概念，及其在語義相關(guān)度搜索的應(yīng)用。

3、利用節(jié)點路徑作為網(wǎng)絡(luò)功能模塊的解決方案。

4、利用子圖擴(kuò)展路徑作為網(wǎng)絡(luò)功能模塊的解決方案。

5、利用異質(zhì)有向無環(huán)圖作為網(wǎng)絡(luò)功能模塊的解決方案。

6、總結(jié)。

 

分享時間

9月 26 日（星期三）  20:00

直播鏈接

http://www.mooc.ai/open/course/560

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