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| 本文作者： AI研習社 | 2021-01-29 10:11 |
AAAI 的英文全稱是 Association for the Advance of Artificial Intelligence——美國人工智能協(xié)會。該協(xié)會是人工智能領域的主要學術組織之一，其主辦的年會也是人工智能領域的國際頂級會議。在中國計算機學會的國際學術會議排名以及清華大學新發(fā)布的計算機科學推薦學術會議和期刊列表中，AAAI 均被列為人工智能領域的 A 類頂級會議。
AAAI 2021一共收到9034篇論文提交，其中有效審稿有7911篇，最終錄取的數(shù)量為1692篇，接收率為21.4%。本屆會議將于2月2日-2月9日全程線上舉辦。
AI 科技評論現(xiàn)特別策劃了AAAI 2021系列論文分享課程，1月30日（周六）14：00-16：00 ，AI 科技評論聯(lián)合北郵GAMMA Lab開辦AAAI 2021論文線上分享——北郵GAMMA Lab專場。北郵GAMMA Lab兩位嘉賓——薄德瑜&趙健安，將作客AI研習社AAAI 2021論文解讀直播間，分別為大家詳細介紹他們被收錄的有關圖神經(jīng)網(wǎng)絡的論文工作。每位嘉賓分享完都將有問答環(huán)節(jié)，歡迎大家積極參與討論，一起探討相關學術問題。
分享流程
分享嘉賓 | 分享主題 | |
14:00-15:00 | 薄德瑜 | 圖神經(jīng)網(wǎng)絡中的低頻和高頻信息 |
15:00-16:00 | 趙健安 | 圖神經(jīng)網(wǎng)絡的異質(zhì)圖結(jié)構(gòu)學習 |
分享嘉賓
▲薄德瑜
薄德瑜，北京郵電大學二年級博士生，研究方向包括譜圖神經(jīng)網(wǎng)絡，圖信號處理等。
分享主題
《圖神經(jīng)網(wǎng)絡中的低頻和高頻信息》
分享時間
2021年01月30日（周六）14：00-15：00
分享背景
圖神經(jīng)網(wǎng)絡已被證明在各種與網(wǎng)絡相關的任務中都是有效的。然而現(xiàn)有的大多數(shù)圖神經(jīng)網(wǎng)絡通常都只利用節(jié)點特征中的低頻信號，這引起了一個基本問題：在實際應用中，我們是否只需要低頻信號？為了回答這個問題，我們首先進行了一項實驗研究，評估了低頻信號和高頻信號的作用，結(jié)果清楚地表明，僅使用低頻信號不能在不同的網(wǎng)絡中學到有效的節(jié)點表示。為了解決這一問題，在本次分享中，我們介紹發(fā)表在AAAI 2021上的最新工作，頻率自適應圖神經(jīng)網(wǎng)絡。
分享提綱
1.圖上的低頻和高頻信號
2.對低頻和高頻信號的實驗研究
3.頻率自適應圖神經(jīng)網(wǎng)絡
論文地址
https://arxiv.org/abs/2101.00797
代碼地址
https://github.com/bdy9527/FAGCN
分享嘉賓
▲趙健安
趙健安，北京郵電大學2020級碩士畢業(yè)生，研究方向包括譜圖神經(jīng)網(wǎng)絡、圖結(jié)構(gòu)學習等。
分享主題
《圖神經(jīng)網(wǎng)絡的異質(zhì)圖結(jié)構(gòu)學習》
分享時間
2021年01月30日（周六）15：00-16：00
分享背景
近年來，異質(zhì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡引起了廣泛關注并應用在各種下游任務上。現(xiàn)有異質(zhì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡模型通常依賴于原始的異質(zhì)圖結(jié)構(gòu)并暗含著原始圖結(jié)構(gòu)是可靠的假設。然而，這種假設往往并不現(xiàn)實，異質(zhì)圖結(jié)構(gòu)普遍存在噪聲和缺失的問題。因此，如何為異質(zhì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡學習一個合適的圖結(jié)構(gòu)而不是依賴于原始圖結(jié)構(gòu)是一個關鍵問題。為解決這一問題，在本次分享中，我們介紹發(fā)表在AAAI 2021上的最新工作——圖神經(jīng)網(wǎng)絡的異質(zhì)圖結(jié)構(gòu)學習。
分享提綱
1.異質(zhì)圖結(jié)構(gòu)學習的必要性及挑戰(zhàn)
2.HGSL 框架介紹
3.實驗結(jié)果討論
論文地址
http://shichuan.org/doc/100.pdf
代碼地址
https://github.com/Andy-Border/HGSL
直播間觀看地址
AI研習社直播間：https://live.yanxishe.com/room/899
Bilibili直播間：http://live.bilibili.com/5612206
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