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图深度学习:理论与应用_第1讲_课程简介
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https://appqtulvsie4217.pc.xiaoe-tech.com/p/t_pc/course_pc_detail/column/p_60c98d55e4b0017651a56277 课程目录 第一讲:课程简介 这是本课程的第一讲。在这一讲中,我们将会大致介绍本课程的主要内容和课程大纲。同时,我们将会介绍图的一些基本知识和性质,并回顾图上的特征学习的一些历史。 第二讲:深度学习基础 在这一讲中,我们将会介绍一些深度学习的基础知识。具体地来说,我们将介绍一些常用的深度模型,例如前馈神经网络,卷积神经网络,循环神经网络以及自编码器等。我们也会讨论一些常见的训练深度学习模型的方法与技巧。 第三讲:网络嵌入 网络嵌入是一类学习图中的节点表示的方法。在这一讲中,我们将引入一个统一而通用的概括网络嵌入模型的框架。我们将利用这一框架介绍一些经典的网络嵌入的方法以及一些专门为异质图,二分图,多维图,符号图和超图等复杂图而设计的网络嵌入方法。 第四讲:图神经网络 在这一讲中,我们将着重介绍图神经网络的概念和模型结构。我们将首先针对图上的两类主要任务----节点任务和图任务介绍通用的图神经网络框架。接着我们将具体介绍这些框架里面的主要组成部分。具体地说,我们将介绍图神经网络的两个重要模块----图滤波以及图池化。我们会详细地介绍它们的通用形式以及一些典型的结构设计。 第五讲:图神经网络的健壮性和可拓展性 在这一讲中,我们将探讨图神经网络的一些重要性质。首先我们将学习图神经网络在遭受对抗攻击下的健壮性。我们将介绍一些针对图神经网络的对抗攻击方法,并介绍一些为了抵御这些攻击而设计的防御措施。然后,我们将讨论图神经网络的可拓展性。我们会介绍,影响图神经网络可拓展性的关键问题,也即领域爆炸问题。之后我们会介绍一些用于解决这一问题从而提高图神经网络算法可拓展性的方法。 第六讲:图上的其他深度学习模型 在这一讲中,我们将介绍除了图神经网络模型之外的图上的另外一些常见的深度学习模型。这其中包括了图上的自编码器,变分自编码器,循环神经网络和对抗生成网络等。我们将仔细介绍它们的模型细节以及它们的一些应用。 第七讲:图深度学习的应用(上) 在本讲中,我们将介绍一些图神经网络在不同领域的应用。具体来说,我们将会介绍图神经网络在自然语言处理以及数据挖掘领域的应用。我们会通过翔实的例子来介绍图神经网络在语义角色标注,神经机器翻译,关系抽取以及问答系统等自然语言处理任务上的应用。我们还将介绍一类在自然语言处理中十分常见的图即知识图谱,并讨论如何将图神经网络拓展到知识图谱上。接着,我们将会介绍图神经网络在万维网数据挖掘,社交网络分析,推荐系统以及城市数据挖掘等数据挖掘任务上的应用。 第八讲:图深度学习的应用(下) 承接上一讲,本讲继续介绍图神经网络在不同领域的应用。具体来说,我们将主要介绍图神经网络在计算机视觉以及医疗健康领域的应用。我们将讨论,图神经网络在视觉问答,基于骨架的动作识别,零样本和少样本分类,多标签图像分类,以及点云学习等计算机视觉任务上的应用。之后,我们会介绍如何利用图神经网络来帮助医疗健康领域的一些重要任务,如分子表示学习,蛋白质相互作用界面预测,复方药物副作用预测,以及疾病预测等。 第九讲:图深度学习的研究前沿 在这一讲中,我们将探讨一些图深度学习的最新发展以及研究前沿,这包括了图神经网络模型研究的一些新的进展以及一些新的应用。我们会讨论图神经网络的过平滑问题,以及一些缓解这一问题的方法。接着,我们会介绍图上的自监督学习的发展和一些主要的技术。随后,我们会通过讨论图神经网络的可表达性来探讨图神经网络的学习能力。在介绍完这些模型角度的新进展后,我们会介绍一些最新的应用场景,比如利用图神经网络来解决一些图上的组合优化问题,将代码表示为图并利用图神经网络来预测代码中可能存在的问题,以及利用图神经网络来预测动态系统的演化等。
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