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学术报告-Revisiting Graph Convolutional Networks: From Paradigm to Application（图）
学术报告 图神经网络 王石平
2024/4/15
图神经网络（Graph Neural Network，GNN）是指使用神经网络来学习图结构数据，提取和发掘图结构数据中的特征和模式，满足聚类、分类、预测、分割、生成等图学习任务需求的算法总称。如何从图数据（网络数据）中学习有效的数据表征是大数据与人工智能时代的一大挑战。为此，本次汇报将从一种特殊的谱图神经网络（图卷积神经网络）出发，介绍相应的消息传递范式，揭示传统机器学习和图神经网络的内在关联，并...
中国地质大学科学技术发展院 李正来，唐厂 等，计算机学院. IEEE T-MM (2021), Consensus Graph Learning for Multi-view Clustering（图）
噪声；冗余信息；捕获；数据；相似性；干扰
2021/10/14
2021年5月21日，《IEEE Transactions on Multimedia》正式刊发了国地质大学计算机学院与国防科技大学、深圳大学以及国家超算济南中心等单位合作完成的研究成果—Consensus Graph Learning for Multi-view Clustering（基于一致图学习的多视图聚类算法），论文的第一作者为中国地质大学计算机学院硕士研究生李正来，通讯作者为唐厂教授。