图神经网络,人工智能下一个拐点

图神经网络,人工智能下一个拐点

出品人: 蔡芳芳

当前因果推理仍然是深度学习的短板,而图神经网络将端到端学习与归纳推理相结合,有望解决深度学习无法处理的关系推理、可解释性等一系列问题。凭借其在因果推理方面的巨大潜力,图神经网络有望成为 AI 的下一个拐点,在结构知识的表达、计算和组合泛化上形成突破,使得机器能力进一步提升。

虽然图神经网络目前仍处于发展的早期阶段,因此不可避免还具有一些局限性。在实际应用中,为了加速 GNN 训练和新算法的快速迭代,设计一套统一的图计算框架也面临着巨大的挑战。但未来它将是AI技术发展的一个非常大的赛道。

InfoQ希望通过策划本专题,探讨图神经网络研究与开发的难点、局限性和未来的方向,了解图神经网络不同的应用场景,将不同企业和高校在图神经网络的研究成果和技术实践聚集起来并分享给从业者,共同推动该领域的发展。

推荐文章

图神经网络将成AI下一拐点!MIT斯坦福一文综述GNN到底有多强
图神经网络将成 AI 下一拐点!MIT 斯坦福一文综述 GNN 到底有多强

来自 MIT 斯坦福的图神经网络重磅综述

MIT、斯坦福大学 Keyulu Xu等 译者: 吴少杰

2019 年 2 月 24 日
阿里重磅发布大规模图神经网络平台AliGraph,架构算法解读
阿里重磅发布大规模图神经网络平台 AliGraph,架构算法解读

本文是 AI 前线第 74 篇论文导读,我们将深入了解阿里图神经网络库 AliGraph 背后的系统架构细节和内部自研的 GNN 算法原理。

作者: 阿里巴巴集团 译者: 吴少杰

2019 年 4 月 5 日
完爆旧系统!Facebook开源图神经网络库PBG,无需GPU搞定数十亿节点图嵌入
完爆旧系统!Facebook 开源图神经网络库 PBG,无需 GPU 搞定数十亿节点图嵌入

Facebook 开源了自己的图神经网络库 PyTorch-BigGraph(简称 PBG),有了它,再大的图都能快速生成图嵌入,并且完全不需要 GPU.

作者: Adam LererLedell Wu等 译者: 吴少杰

2019 年 4 月 14 日
解读PinSage:图卷积神经网络在数十亿数据网络级别推荐系统的应用
解读 PinSage:图卷积神经网络在数十亿数据网络级别推荐系统的应用

本文是 AI 前线第 80 篇论文导读,为你详细解读 PinSage 背后的技术细节。

作者: Rex YingRuining He等 译者: 马卓奇

2019 年 6 月 2 日
超越TensorFlow!未来我们需要基于图的全新计算模式
超越 TensorFlow!未来我们需要基于图的全新计算模式

GNN 崛起:未来我们需要基于图的全新计算模式,而不只是 TensorFlow

作者: 蔡芳芳

2019 年 6 月 23 日
“AI新贵”图神经网络算法及平台在阿里的大规模实践
“AI 新贵”图神经网络算法及平台在阿里的大规模实践

本文将探讨 AliGraph 的架构设计原则、AliGraph 项目在阿里巴巴的落地应用和图神经网络目前面临的挑战。

作者: 蔡芳芳

节点嵌入训练加快300倍:开源高性能图嵌入系统GraphVite技术解读
节点嵌入训练加快 300 倍:开源高性能图嵌入系统 GraphVite 技术解读

相较于目前最好的开源实现,GraphVite 最多可以提升 300 多倍的速度。

作者: 郝毅 策划: 蔡芳芳

2019 年 8 月 11 日
没有更多了