Towards Generalizable Neural Networks for Graph Applications发表在哪里

该论文 "Towards Generalizable Neural Networks for Graph Applications" 发表在2020年的国际顶级人工智能会议NeurIPS (The Conference on Neural Information Processing Systems)上。

相关问题

towards deeper graph neural networks

最近，对于图神经网络的研究日益深入，引起了广泛关注。图神经网络是一种能够对图数据进行建模和分析的神经网络模型。它可以处理任意结构的图形数据，如社交网络、蛋白质互作网络等。

在过去的几年中，研究者们提出了许多图神经网络的模型和方法。然而，这些方法仍然面临一些挑战，例如有效地处理大型图形数据、学习高质量的图嵌入表示以及推理和预测复杂的图结构属性等。

为了克服这些挑战，研究人员开始通过增加神经网络的深度来探索更深的图神经网络模型。深度模型具有更强大的表达能力和学习能力，可以更好地捕捉图数据中的关系和模式。这些深层图神经网络可以通过堆叠多个图神经网络层来实现。每个图神经网络层都会增加一定的复杂性和抽象级别，从而逐渐提高图数据的表达能力。

除了增加深度外，研究人员还提出了一些其他的改进来进一步提高图神经网络的性能。例如，引入注意力机制可以使模型能够自动地选择重要的节点和边来进行信息传播。此外，研究人员还研究了如何通过引入图卷积操作来增强图数据的局部性，从而提高图神经网络模型的效果。

综上所述，对于更深层的图神经网络的研究将在处理大规模图形数据、学习高质量的图表示以及进行复杂图结构属性的推理方面取得更好的性能。随着深度图神经网络的推广和应用，我们可以预见它将在许多领域，如社交网络分析、推荐系统和生物信息学中发挥重要作用，为我们带来更多的机遇和挑战。

towards open set deep networks

开放集深度网络是一种能够处理未知类别的深度学习模型。它们能够在训练过程中学习到如何识别未见过的数据，并且能够在测试时对这些数据进行分类。这种模型的优点在于它们能够应对现实世界中的不确定性，从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。开放集深度网络是深度学习领域的一个重要研究方向，它们在许多实际应用中具有广泛的应用前景。