题目：图神经网络与几何深度学习简介

报告人：王宇光

讲座时间：2022年12月13日（星期二），16：00-17：00

讲座地点：综合楼644会议室

交流平台：腾讯会议：129992360

报告人简介：

王宇光，上海交通大学自然科学研究院、数学科学学院、计算机科学与工程系、张江高等研究院、科学与工程计算教育重点实验室副教授。在此之前，王宇光是德国马克斯普朗克研究所深度学习理论的研究科学家。中国计量学院应用数学专业本硕，新南威尔士大学数学博士，研究兴趣为图神经网络和几何深度学习的算法和理论，40余篇论文发表在数学、AI顶级刊物(ACHA, SIMUM, FoCM, JMLR, ICML, NeurIPS)。2021年工作评为ICML亮点。

摘要：

图表示学习具有从推荐系统到药物和蛋白质设计的广泛应用。本次报告介绍图神经网络，并讨论如何利用调和分析和粒子系统来设计有用的神经消息传递，并在理论上保证可分离性和高效计算。这些消息传递被证明具有严格正的下界狄利克雷能量，从而避免了图神经网络当网络加深时节点特征无法区分时的过度平滑问题。