Talk直播(赠书福利) | 密西根州立大学副教授汤继良:从图去噪的角度理解和设计图神经

本期为TechBeat人工智能社区第371期线上Talk。
北京时间12月23日(周四)晚8点,密西根州立大学副教授——汤继良的Talk将准时在腾讯会议及将门B站直播间进行。
他与大家分享的主题是: “从图去噪的角度理解和设计图神经网络”,届时将讲解如何将众多 GNN 模型统一地理解为一个传统的图去噪问题,并且展示如何从这个新的角度设计图神经网络模型。
直播福利:
1、直播间将送出5本由汤继良老师及其学生马耀合著的《图深度学习Deep Learning in Graphs》,欢迎感兴趣的朋友积极报名!
2、我们为大家争取到五折购书链接!详情见文末。

直播信息
分享主题:从图去噪的角度理解和设计图神经网络
分享嘉宾:密西根州立大学副教授 汤继良
活动时间:北京时间12月23日 (周四) 20:00-21:00
活动地点:腾讯会议、B站直播间(http://live.bilibili.com/22183939)
活动议程:
嘉宾Talk分享—50min
互动抽奖:送出五本《图深度学习》
Free Q&A—15min
如何加入腾讯会议,参与实时讨论?

备注“直播-姓名-title”,
title可以是“公司-职位”
或者“高校-专业”
报名截至:北京时间12月23日(周四)下午16点
Talk·提纲
图神经网络(GNNs)在图学习表示中展示了它们的强大的能力。近年来已经涌现出了大量的 GNN 模型。在本次演讲中,讲者团队首先讲解如何将众多 GNN 模型统一地理解为一个传统的图去噪问题。这种理解为我们提供了一种从图去噪角度设计 GNN模型的新思路。作为示例,讲者团队接着展示了如何从这个新的角度设计图神经网络模型。除此之外,如果想对图深度学习全面了解,可关注由汤继良老师与其学生马耀(现为新泽西理工学院助理教授)合著的《图深度学习Deep Learning on Graphs》
书籍链接:
http://cse.msu.edu/~mayao4/dlg_book/
1. 图神经网络的背景
2. 如何用图去噪统一的理解图神经网络
3. 基于图去噪如何设计图神经网络
Talk·嘉宾介绍

密西根州立大学副教授
汤继良于2016年秋季加入密西根州立大学,担任计算机科学与工程系助理教授。2021年晋升于副教授。在这之前,他曾担任雅虎研究院研究员。他于2015年从亚利桑那州立大学取得博士学位。于2010年和2008年从北京理工大学获得硕士和本科学位。他曾经获得2021 ICDM Tao Li Award,2021北美计算机华人协会新星奖,2021 IEEE 大数据安全研究奖,2020 SIGKDD新星奖(Rising Star Award),2019美国自然科学基金杰出青年奖(NSF Career Award),和包括KDD、WSDM等在内的7项领域会议的最佳论文奖(或者提名)。他的博士论文获得2015 SIGKDD最佳博士论文(KDD Best Dissertation)亚军和院长优秀博士论文奖(Dean’s Dissertation Award)。他是SIAM数据分析小组和ACM TKDD期刊的秘书长。他经常当任顶级会议的组织者(如:KDD,SIGIR和WSDM)和顶级期刊的主编(如:TKDD)。他的研究成果发表在领域顶级的期刊和会议上,现已获得了超过18,000多次的引用(h-index: 65)和媒体广泛的关注和报道(如:New Scientist)。
个人主页:
https://www.cse.msu.edu/~tangjili/
Talk·提问交流
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直播中被嘉宾pick回答,将获得微信现金红包奖励哦!

直播福利

① 直播过程中将从实时参与的观众中抽取5名送上《图深度学习》
② 五折购书链接>
https://u.jd.com/vKHfBzJ
《图深度学习》内容简介
《图深度学习》全面介绍了图深度学习的理论基础、模型方法及实际应用。全书分为4 篇,共15 章。在组织结构方面,每章首先介绍写作动机,然后通过具体示例或技术细节介绍相应内容,最后提供更多的扩展阅读知识。
《图深度学习》既适合对数据挖掘、机器学习和社交网络分析感兴趣的本科生和研究生阅读,也适合企业开发者和项目经理阅读。对于没有计算机科学背景,但想要应用图神经网络来推进其所在学科发展的研究人员,本书同样是一本值得参考的读物。

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