Machine Learning and Artificial Intelligence Seminar——从图双连通性的角度重新念念考图神经集聚的抒发才调 动漫

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呈报纲领：

如何策画具有巨大抒发才调的图神经集聚是图机器学习范围的一个中枢话题。频年来，诚然依然建议了广大的集聚合构，但东谈主们尚不澄莹这些集聚合构未必系统地得回若何的抒发才调。此次talk咱们将从图双连通性的新颖角度来系统探究这一范围的基本问题。图双连通性是图论中的中枢倡导，它们在各样图学习中具有贫瘠酷好。可是，咱们的成果标明，绝大多数主流的图神经集聚不具有在图双连通性方面的任何抒发才调。咱们进而建议了一种系统性的神志，通过援用距离信息来可解释地得回对各样图双连通性问题的抒发才调。引申中，该神志不错被基于Transformer的集聚架构高效的齐备，并取得了比先前神志更好的执行成果。

呈报东谈主简介：

张博航是北京大学博士四年岁学生，导师是王立威耕种。张博航在博士手艺的谈判场合是机器学习，主要谈判意思聚焦神经集聚抒发才调，并从抒发才调的角度探索鲁棒性、图神经集聚、大模子等干系范围的基础性问题。张博航在博士手艺以（共同）第一作家身份在ICLR， ICML， NeurIPS三大机器学习国外顶会上发表8篇论文并屡次得回理论呈报，其中ICLR 2023的论文得回非凡论文奖 (Outstanding Paper Award)。