图神经网络研究最新进展斯坦福大牛Jure Leskovec的报告【2019-11-12】.zip下载

weixin_39821260 2020-07-09 01:31:35

斯坦福大牛Jure Leskovec：图神经网络研究最新进展, Jure是斯坦福大学计算机学院的副教授，也是图表示学习方法 node2vec 和 GraphSAGE 作者之一。在谷歌学术搜索（Google Scholar）上，Jure拥有接近4.5万的论文引用数量，H指数为84。以上意味着他在人工智能研究领域占有举足轻重的地位。
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斯坦福大牛Jure Leskovec：图神经网络研究最新进展, Jure是斯坦福大学计算机学院的副教授，也是图表示学习方法 node2vec 和 GraphSAGE 作者之一。在谷歌学术搜索（Google Scholar）上，Jure拥有接近4.5万的论文引用...

【标题】"斯坦福Jure Leskovec图深度生成模型 - graph_gen-iclr-may19-long.pdf.zip" 涉及的核心技术是图深度学习中的两种模型：GraphRNN与GraphCPN。这些模型是研究者们在理解和模拟复杂网络结构方面的重要尝试，...

2019 spring CS224W的PPT包+课程导读 Networks are a fundamental tool for modeling complex social, technological, and biological systems. Coupled with the emergence of online social networks and large-...

文章由著名数据科学家Jure Leskovec领导的研究团队发表，主要探讨了如何在图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）中实现层次化的特征学习和全局图结构的理解。传统的图神经网络通常局限于局部信息的聚合，难以...

图神经网络依然是研究焦点之一。最近在WWW2020的DL4G@WWW2020论坛，斯坦福大学Jure Leskovec副教授介绍了图神经网络研究最新进展，包括GNN表现力、预训练和公开图神经网络基准等。值得关注。

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