深度学习与算法结合：图表示学习的推理新进展

"图表示学习算法推理是DeepMind的研究科学家Petar Veličković在WWW 2020图深度学习研讨会(DL4G)上所作的报告，探讨了神经图算法推理的最新研究，包括GNN基准、泛化能力、多任务学习以及算法发现。该报告共有46页，旨在结合神经网络和算法的优势，解决结构化数据的表示学习问题。" 图深度学习是当前计算机科学中的一个热门领域，它专注于在图数据上应用深度学习技术。图数据结构能够有效地表示各种复杂关系，如社交网络、生物信息学网络或知识图谱。Petar Veličković的报告中，他对比了传统问题解决方法，如神经网络和算法，来阐述它们各自的优点和局限性。 神经网络在处理原始输入、应对噪声环境时具有良好的泛化能力，并且模型可以在不同任务之间复用。然而，它们需要大量数据进行训练，且在数据外推时可能不可靠，同时缺乏可解释性。另一方面，算法通常具有简单而强烈的泛化能力，可以分解为可复用的子程序，保证正确性，并且操作具有可解释性。但它们对输入规范性要求严格，对任务变化不具鲁棒性。 报告提出的关键问题在于，是否有可能将这两种方法的优点结合起来，创造出既具备强大的泛化能力和数据效率，又具有算法的解析性和可靠性。这正是图表示学习算法推理所追求的目标，通过图神经网络(GNNs)来实现。 GNN是一种深度学习模型，能够学习图节点和边的表示，通过不断的信息传播和聚合过程理解图的结构。在GNN基准方面，报告可能涵盖了各种GNN变体的性能比较和评估标准，这些变体可能包括GCN、GAT、GIN等。此外，报告可能讨论了如何通过GNN进行多任务学习，以提高模型的泛化性能，以及如何在无监督或半监督的环境中学习有效的图表示。 在算法发现部分，报告可能探讨了如何利用GNNs来自动学习或发现新的算法，这可能涉及到强化学习或元学习的方法，以探索图上的操作序列，从而解决特定问题。 图表示学习算法推理是深度学习与传统算法的交叉研究，旨在构建更智能、更适应复杂任务的系统，同时保持理解和可解释性。这样的研究对于推动人工智能的发展，特别是在需要理解并处理复杂关系的数据集上的应用，具有重要的理论和实践意义。