我们将讨论神经网络图根据斯坦福大学网络表征学习(NLR)小组的幻灯片，bob体育客户端适应这里．本文对这些算法的发展进行了有趣的高层概述，并重点介绍了Node2Vec和门控图神经网络算法。
在演示的第一部分，我们将解释生成这些嵌入时我们想要达到的目标，以及如何表述问题。首先，我们需要找到合适的图像相似性度量，然后定义好目标函数，最后使用一些智能优化策略例如，负抽样在Node2Vec中使用，以更低的计算成本获得更好的结果。
然后，我们将介绍为什么使用神经网络方法生成这些嵌入是有吸引力的，以及一些有趣/成功的架构是什么——例如。图卷积网络，门控图神经网络，…
什么时候?
2019年4月10日星期四上午9:30
在哪里?
额外的链接:
http://snap.stanford.edu/proj/embeddings-www/files/(原始幻灯片)
https://cs.stanford.edu/~jure/pubs/node2vec-kdd16.pdf(Node2Vec)
https://arxiv.org/pdf/1511.05493.pdf(门控图神经网络)
