【摘 要】
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近年来,深度学习已经彻底改变许多机器学习任务,从图像分类和视频处理到语音识别和自然语言理解。这些任务中的数据通常用欧几里得空间表示。然而,越来越多的应用需要使用非
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近年来,深度学习已经彻底改变许多机器学习任务,从图像分类和视频处理到语音识别和自然语言理解。这些任务中的数据通常用欧几里得空间表示。然而,越来越多的应用需要使用非欧几里得域的数据,并将其表示为包含对象之间关系的图。例如,对物理系统进行建模、学习分子指纹和预测蛋白质界面,这些任务需要从输入的图中学习模型。一些其他领域,如文本、图像等非结构化数据的学习,以及句子依赖树、图像场景图等提取结构的推理,也需要图的推理模型。近年来,关于图的深度学习方法的研究层出不穷。图神经网络(GNN)是一种连接主义模型,它通过图节
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费立鹏于1949年9月28日出生在加拿大的多伦多地区,先后进入McGill大学、多伦多大学,主攻拉丁语、世界历史、数学、化学等,之后又读心理学。在大学毕业前还担任过宿舍管理人员