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【NeurIPS 2022 预讲】面向科学应用的图神经网络设计
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嘉宾简介:中国人民大学高瓴人工智能学院助理教授、博导。曾在清华大学产业研究院担任助理研究员,腾讯AI Lab担任高级研究员。研究方向包括几何机器学习理论方法、几何机器学习在机器人感知与决策任务上的应用、科学知识嵌入的几何机器学习等。尤其在图神经网络方面,与合作者做出了若干工作:提出了训练深度图神经网络的方法DropEdge,获得了国内外同行一定的关注,发表以来谷歌学术引用近600次(截至2022年9月),被集成到若干公开图学习平台(如PyG);提出了面向大规模图的图神经网络高效训练方法AS-GCN,谷歌学术引用300余次(截至2022年9月),成功应用到腾讯亿级社交网络的风控业务。曾获国际会议IROS机器人比赛冠军、腾讯犀牛鸟专项研究卓越奖、NeurIPS Outstanding Reviewer等奖项。 报告简介:本报告关注GNN for Science的三个子问题:药物分子设计、蛋白质动力学模拟、复杂物体的物理交互模拟。针对药物分子设计,提出了主子图principal subgraph(PS)这一新颖概念,以捕捉分子中带有丰富信息的高频模式,继而通过一种基于合并-更新的算法自动地从数据集中抽取高频出现的PS,并作为子图库用于后续的分子图生成。针对蛋白质动力学模拟,首次提出了多层级等变图神经网络EGHN,其由等变池化E-Pool和等变去池化E-UnPool两个部分通过U-Net连接组成,分别负责信息从细粒度到粗粒度的聚合、从粗粒度到细粒度的分发。针对复杂物体物理交互,首次提出了“子等变”的概念,即把欧氏等变GNN放缩成,只服从由外部力场所诱导子群上的等变GNN,并给出表达能力的完备性证明。Subequivariant GNN很好拟合了现实物理世界因为外部力场(如重力)所造成的对称性破缺情形。最后,报告总结和展望GNN for Science的最新研究进展。
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