SFFAI 67 | 图表示学习专题《朱时超：图平滑样条神经网络》 发表于 2020-06-25 分类于 🌙进阶学习 ， ⭐讲座 阅读次数： Valine： 本文字数： 296 阅读时长 ≈ 1 分钟关注公众号：【人工智能前沿讲习】，回复【SFFAI67】获取讲者PPT资料，入交流群，推荐论文下载。近年来，人们对深度学习方法在图上的扩展越来越感兴趣。图神经网络就是一种借鉴了卷积网络、循环网络和深度自动编码器的思想，用于处理图数据的神经网络结构。目前这个领域的主要挑战是找到一种方法来表示或者编码图的结构，以便机器学习模型能够轻松利用它们，这就是图表示学习。而图表示学习依然存在部分缺陷，本期我们邀请到了来自信工所的朱时超同学，为我们分享她在解决这些缺陷时提出的新框架——图平滑样条神经网络。参考资料https://www.bilibili.com/video/BV1554y1z7mY/