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《基于自动化机器学习的图神经网络架构设计》赵欢
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赵欢
香港科技大学博士 / 第四范式科学技术部资深研究员
负责自动化图神经网络(AutoGraph)相关方向的研究与落地工作,研究方向涵盖推荐系统,图表征学习,图神经网络,在人工智能顶会上发表学术论文20篇,申请国家发明专利4项。曾就职于淘宝搜索推荐事业部,并于2017年双十一期间推动团队在淘宝落地业界首个大规模基于graph embedding的召回算法,相关工作也发表在国际顶级数据挖掘会议KDD 2018上,现在已经成为各大互联网公司召回算法的参考基线。

本次活动,赵老师将为大家分享《AutoML in Graph Neural Networks:基于自动化机器学习的图神经网络架构设计》,近些年,图神经网络(GNN)成为工业界和学术界的重要方向。但由于应用场景的差异性,不同架构的GNN效果变化较大,因此如何设计任务自适应的图神经网络架构,是一个非常重要的研究课题,围绕AutoGraph,本次主要分享以下内容:
GNN的典型应用场景和时下最主流的基于邻居聚合的GNN
围绕节点分类和图分类的任务,基于NAS自动设计GNN架构的应用分享
AutoGraph在第四范式的应用,重点在表数据预测和生物医学场景的应用

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