图神经网络概述

报告人：杨亮，副教授，河北工业大学

时间：2019年10月12日（星期六）下午13：0 0 - 16：00

摘要

该主题的报告者是国重邀请的河北工业大学的杨亮老师。主要包括图卷积网络的理论推导，图卷积网络的改善，近期的主要研究工作以及应用五个方面，这里着重讲述理论推导。

1报告人介绍：

       杨亮老师是河北工业大型人工智能与数据科学学院副教授，本科和硕士期间就读南开大学数学学院，2016年在信工所国重获得博士学位。主要研究方向为复杂网络分析，包括社区发现、网络嵌入、图神经网络等，近3年来以一作身份在CCF 顶级期刊、会议上发表了10篇论文。

2 内容概述：

       本次讨论班，杨老师集中介绍了图神经网络的前世今生，从信号处理到图信号处理，从谱图理论到GCN，详细介绍了两篇图卷积网络开山之作GCN、GAT的基本原理。首先，杨老师引入了CNN和图卷积两个基本概念，介绍了希望将CNN的特性（局部特征、参数共享）应用到非欧结构（图）上的动机；从信号处理中傅里叶变换应用的基本原理，引入图信号处理技术，介绍处理图上信号的困难（离散）及其解决方法及谱图理论的相关知识。最后介绍了GCN的工作（①对谱图理论做了简化——只求一阶近似；②建立了谱与空域之间的联系）。

由于涉及公式、图片，详情参见附件