北京時間3月31日(周五)10:00，由FAI-Seminar 攜手將門-TechBeat社區(qū)共同策劃的Talk將準時在TechBeat人工智能社區(qū)視頻號進行直播！

這是TechBeat社區(qū)第487期Talk，非常開心邀請到北京大學智能科學與技術博士生——張博航作為嘉賓講者，與大家分享?“從圖雙連通性的角度重新審視圖神經網絡的表達能力”，該工作近期被評選為ICLR 2023 杰出論文獎。

?本期Talk以直播形式與大家見面，如果無法及時參與，可在直播結束后登錄https://www.techbeat.net/?查找觀看~

Talk·信息

主題：從圖雙連通性的角度重新審視圖神經網絡的表達能力

嘉賓：北京大學智能科學與技術博士生 張博航

時間：北京時間?3月31日?(周五) 10:00

直播平臺：TechBeat人工智能社區(qū)視頻號

回顧視頻：TechBeat人工智能社區(qū)

https://www.techbeat.net/

Talk·介紹

如何設計具有強大表達能力的圖神經網絡是圖機器學習領域的一個核心話題。近年來，雖然已經提出了大量的網絡結構，但人們尚不清楚這些網絡結構能夠系統(tǒng)地獲得怎樣的表達能力。這次talk我們將從圖雙連通性的新穎角度來系統(tǒng)探究這一領域的基本問題。

分享內容大綱：

1、首先介紹圖神經網絡表達能力這一領域的背景知識

2、介紹圖雙連通性這一圖論中核心的概念，以及它在圖學習中的重要性

3、系統(tǒng)介紹主流的圖神經網絡在圖雙連通性方面的表達能力以及固有缺陷

4、核心內容：如何通過引用距離信息獲得在圖雙連通性方面的表達能力

5、給出一個基于Transformer的圖神經網絡實現(xiàn)，并展示其在各種實際任務中的效果

Talk·預習資料

背景介紹中最重要的工作：

https://arxiv.org/abs/1810.00826

相關工作：

https://openreview.net/forum?id=dFbKQaRk15w

論文鏈接：

https://openreview.net/forum?id=r9hNv76KoT3

Talk·嘉賓介紹

張博航是北京大學博士四年級學生，導師是王立威教授。在此之前，他就讀于西安交通大學少年班，專業(yè)為計算機科學。張博航在博士期間的研究方向是機器學習，主要研究興趣包含圖神經網絡、魯棒性、表達能力等相關領域的基礎性問題。張博航在博士期間以第一作者身份在ICLR, ICML, NeurIPS三大國際頂會上發(fā)表6篇論文并多次獲得口頭報告，其中ICLR 2023的論文獲得杰出論文獎 (Outstanding Paper Award)。

個人主頁：zbh2047@github.io

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