原来Transformer就是一种图神经网络，这个概念你清楚吗？

前几年神经网络很火，相信大家对神经网络都有一定的了解。而图神经网络是直接在图上进行计算，整个计算的过程，沿着图的结构进行，这样处理的好处是能够很好的保留图的结构信息。而能够对结构信息进行学习，正是图神经网络的能力所在。

下面我们就来看看图神经网络为什么强大？

图神经网络的应用场景自然非常多样。笔者在这里选择一部分应用场景为大家做简要的介绍，更多的还是期待我们共同发现和探索。

1. 计算机视觉

在计算机视觉的应用有根据提供的语义生成图像，如下图所示（引用）。输入是一张语义图，GNN通过对“man behind boy on patio”和“man right of man throwing firsbee”两个语义的理解，生成了输出的图像。

当然还有动作识别、视觉问答等应用，这里我们就不一一列举了

2. 生物医疗

我们在高中都接触过生物化学，知道化合物是由原子和化学键构成的，它们天然就是一种图数据的形式，所以图神经网络在生物医疗领域应用特别广泛。包括新药物的发现、化合物筛选、蛋白质相互作用点检测、以及疾病预测。

据笔者所知，目前国外包括耶鲁、哈佛，国内像北大清华都有很多实验室研究图神经网络在医学方面的应用，而且我相信这会是图神经网络最有价值的应用方向之一

3. 工业应用之推荐

推荐是机器学习在互联网中的重要应用。互联网业务中，推荐的场景特别说，比如内容推荐、电商推荐、广告推荐等等。这里，我们介绍三种图神经网络赋能推荐的方法。

尽管已经引起了极大的关注，但将其应用于其他领域时仍面临许多挑战，包括从方法论的合理性到实际商业业务表现。    

咕泡科技很荣幸的邀请到了在人工智能、计算机视觉领域有着丰富的一线实战经验的唐宇迪博士，利用2天的时间，为大家系统地梳理图神经网络架构框架技术。

直播内容01PART

直播时间 ：2月22日-2月23日，20:00-22:30

 Day1：深度学习CNN卷积神经网络算法精讲 

• 神经网络模型知识点分析
  

• 神经网络模型整体架构解读

• 卷积神经网络整体架构及参数设计

Day2：图神经网络架构与实战 

• 图神经网络应用领域分析
• 图卷积经典算法解读
• 图神经网络框架Pytorch_geometric实战应用
• 图模型最新研究进展分析总结

对图神经网络架构感兴趣的同学，扫下方二维码，预约直播。

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02PART主讲老师

直播收获03PART

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同时还有来自五湖四海的大牛做同学，技术氛围浓厚，想不进步都难！

完课礼包

还有一位是担任ICLRR，CVPR，ICCV，NeurIPS，ECCV，WACV，TCYB等审稿人的ZBC老师，两位老师结合自身科研和论文发表经历做了一个论文写作系列课程。

这个论文写作系列课程有3大重点——

01 写论文的重要性+写作前的准备02 写作工具+绘图工具03 论文的想法+写作细节如何优化

对你的帮助——

*项目的建立: 完整项目的建模,创新,实验,写作等完整流程
*项目的能力: 深度学习模型设计 ,调参,coding能力
*项目的产出: 报告/论文可冲刺发表的期刊和会议列举

配套学习资料——

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Q&A

  Q：课程内容具体有什么？A：包括但不限于：基于图神经网络框架框架的应用及进展分享+名师1V1答疑+专业提升技巧
Q：上课方式是什么？A：扫码添加老师微信，领取课程链接!