本期為TechBeat人工智能社區(qū)第371期線上Talk。

北京時間12月23日(周四)晚8點(diǎn)，密西根州立大學(xué)副教授——湯繼良的Talk將準(zhǔn)時在騰訊會議及將門B站直播間進(jìn)行。

他與大家分享的主題是: “從圖去噪的角度理解和設(shè)計(jì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，屆時將講解如何將眾多 GNN 模型統(tǒng)一地理解為一個傳統(tǒng)的圖去噪問題，并且展示如何從這個新的角度設(shè)計(jì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

?直播福利：

1、直播間將送出5本由湯繼良老師及其學(xué)生馬耀合著的《圖深度學(xué)習(xí)Deep Learning in Graphs》，歡迎感興趣的朋友積極報(bào)名！

2、我們?yōu)榇蠹覡幦〉?strong>五折購書鏈接！詳情見文末。

直播信息

分享主題：從圖去噪的角度理解和設(shè)計(jì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

分享嘉賓：密西根州立大學(xué)副教授?湯繼良

活動時間：北京時間12月23日 (周四) 20:00-21:00

活動地點(diǎn)：騰訊會議、B站直播間（http://live.bilibili.com/22183939）

活動議程：

• 嘉賓Talk分享—50min

• 互動抽獎：送出五本《圖深度學(xué)習(xí)》

• Free Q&A—15min

如何加入騰訊會議，參與實(shí)時討論？

備注“直播-姓名-title”，

title可以是“公司-職位”

或者“高校-專業(yè)”

報(bào)名截至：北京時間12月23日(周四)下午16點(diǎn)

Talk·提綱

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNNs）在圖學(xué)習(xí)表示中展示了它們的強(qiáng)大的能力。近年來已經(jīng)涌現(xiàn)出了大量的 GNN 模型。在本次演講中，講者團(tuán)隊(duì)首先講解如何將眾多 GNN 模型統(tǒng)一地理解為一個傳統(tǒng)的圖去噪問題。這種理解為我們提供了一種從圖去噪角度設(shè)計(jì) GNN模型的新思路。作為示例，講者團(tuán)隊(duì)接著展示了如何從這個新的角度設(shè)計(jì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。除此之外，如果想對圖深度學(xué)習(xí)全面了解，可關(guān)注由湯繼良老師與其學(xué)生馬耀（現(xiàn)為新澤西理工學(xué)院助理教授）合著的《圖深度學(xué)習(xí)Deep Learning on Graphs》

書籍鏈接：

http://cse.msu.edu/~mayao4/dlg_book/

1. 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的背景?

2. 如何用圖去噪統(tǒng)一的理解圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?

3. 基于圖去噪如何設(shè)計(jì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

Talk·嘉賓介紹

湯繼良于2016年秋季加入密西根州立大學(xué)，擔(dān)任計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系助理教授。2021年晉升于副教授。在這之前，他曾擔(dān)任雅虎研究院研究員。他于2015年從亞利桑那州立大學(xué)取得博士學(xué)位。于2010年和2008年從北京理工大學(xué)獲得碩士和本科學(xué)位。他曾經(jīng)獲得2021 ICDM Tao Li Award，2021北美計(jì)算機(jī)華人協(xié)會新星獎，2021 IEEE 大數(shù)據(jù)安全研究獎，2020 SIGKDD新星獎（Rising Star Award），2019美國自然科學(xué)基金杰出青年獎（NSF Career Award），和包括KDD、WSDM等在內(nèi)的7項(xiàng)領(lǐng)域會議的最佳論文獎（或者提名）。他的博士論文獲得2015 SIGKDD最佳博士論文（KDD Best Dissertation）亞軍和院長優(yōu)秀博士論文獎（Dean’s Dissertation Award）。他是SIAM數(shù)據(jù)分析小組和ACM TKDD期刊的秘書長。他經(jīng)常當(dāng)任頂級會議的組織者(如：KDD，SIGIR和WSDM)和頂級期刊的主編（如：TKDD）。他的研究成果發(fā)表在領(lǐng)域頂級的期刊和會議上，現(xiàn)已獲得了超過18,000多次的引用（h-index: 65）和媒體廣泛的關(guān)注和報(bào)道（如：New Scientist）。

個人主頁：

https://www.cse.msu.edu/~tangjili/

Talk·提問交流

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直播中被嘉賓pick回答，將獲得微信現(xiàn)金紅包獎勵哦！

直播福利

① 直播過程中將從實(shí)時參與的觀眾中抽取5名送上《圖深度學(xué)習(xí)》

② 五折購書鏈接>?

https://u.jd.com/vKHfBzJ

《圖深度學(xué)習(xí)》內(nèi)容簡介?

《圖深度學(xué)習(xí)》全面介紹了圖深度學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ)、模型方法及實(shí)際應(yīng)用。全書分為4 篇，共15 章。在組織結(jié)構(gòu)方面，每章首先介紹寫作動機(jī)，然后通過具體示例或技術(shù)細(xì)節(jié)介紹相應(yīng)內(nèi)容，最后提供更多的擴(kuò)展閱讀知識。

《圖深度學(xué)習(xí)》既適合對數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和社交網(wǎng)絡(luò)分析感興趣的本科生和研究生閱讀，也適合企業(yè)開發(fā)者和項(xiàng)目經(jīng)理閱讀。對于沒有計(jì)算機(jī)科學(xué)背景，但想要應(yīng)用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來推進(jìn)其所在學(xué)科發(fā)展的研究人員，本書同樣是一本值得參考的讀物。

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