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20240110【图数据小样本学习】姚权铭：Few-shot learning from biomedical networks
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报告嘉宾：姚权铭 (清华大学) 报告时间：2024年1月10日 (星期三)晚上20:00 (北京时间) 报告题目：Few-shot learning from biomedical networks 报告人简介： 姚权铭目前是清华大学电子工程系助理教授，国家高层次青年人才计划入选者。于香港科技大学计算机系取得博士学位，后于第四范式担任首席研究员，创建和领导机器学习研究团队。主要研究方向为机器学习，特别是结构化数据元学习方法。发表顶级论文80余篇，包括Nature Comp. Sci./ Nat. Com./ JMLR/ IEEE TPAMI/ ICML/ NeurIPS/ ICLR等，总被引8000余次。其中抗噪标签算法“Co-teaching”是鲁棒学习领域的里程碑；小样本学习综述是CSUR近五年来最高被引论文；自动化图学习方法 (TPAMI 2023等)蝉联Open Graph Benchmark榜单第一名；基于医药网络解决新药物互反应的相关工作，刊载于Nature子刊。担任ICML、NeurIPS和ICLR会议领域主席，期刊Neural Network和Machine Learning编委。荣获国内外诸多知名奖项，包括国际神经网络学会早期成就奖、香港科学会优秀青年科学家、Google全球博士奖等，同时入选全球Top 50华人AI青年学者榜、福布斯30Under30精英榜与全球Top 2%科学家。 个人主页： http://cvlab.cse.msu.edu 报告摘要： Accurately predicting drug-drug interactions (DDI)for emerging drugs, which offer possibilities for treating and alleviating diseases, with computational methods can improve patient care and contribute to efficient drug development. However, existing methods require large amounts of known DDI information, which is scarce for emerging drugs. In this talk, we present EmerGNN, a graph neural network (GNN)that can effectively predict interactions for emerging drugs by leveraging the rich information in biomedical networks. EmerGNN learns pairwise representations of drugs by extracting the paths between drug pairs, propagating information from one drug to the other, and incorporating the relevant biomedical concepts on the paths. Overall, EmerGNN has higher accuracy than existing approaches in predicting interactions for emerging drugs and can identify the most relevant information on the biomedical network. Related works have recently been accepted to Nature Computational Science/ Nature Communication/ IEEE TPAMI.
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