【GNN报告】王啸--挖掘图神经网络中的「万物真理」

目录

01 跟随马克纽曼的步伐，在物理研究中寻找灵感

02 追寻拓扑之美，连接世间万物的真理

03 科研启蒙：「社区发现」算法

04 直击图表示学习研究的本质——编码结构和性质

05 独立研究，深挖异质图

Q&A

参考

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01 跟随马克纽曼的步伐，在物理研究中寻找灵感

当前，在蓬勃的图神经网络研究浪潮中，研究者针对各种任务提出了五花八门的图神经网络，并且都能够自圆其说。王啸认为，研究者们需要探究图神经网络中的「不变性」，针对图神经网络算法背后的基础理论产生共性认识。以物理学为例，同一套万有引力模型可以同时解释各种物体从高空掉落到地上的现象。

王啸表示，目前计算机科学领域的研究更多偏向针对具体的问题设计新的方法，缺乏挖掘现象背后的本质特性。而图神经网络这一领域纷繁复杂的算法背后，最终需要沉淀出一系列基本准则与共性，这样才能为这一方向奠定出理论基础，才能成为一个有体系的方向，图神经网络的大厦才能够建立起来。

在找寻新的科研灵