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讲座时间：2022年3月25日14时00分

讲座地点：工B308

讲座对象：beat365官方网站全体教师

讲座摘要：

此次讲座介绍Yaohua Bengio的《GMNN：Graph Markov Neural Networks》的基本思路和原理。本文研究了关系数据建模中的经典问题-半监督关系数据对象分类。这个问题在统计关系学习和图形神经网络得到了广泛的研究。统计关系学习方法可以通过条件随机场有效地对节点标签之间的依赖性进行建模，并且图神经网络通过端到端有效的学习节点表示并进行分类。本文Yaohua Bengio提出了图马尔可夫神经网络（GMNN）结合了统计关系学习和图神经网络的优点。GMNN模型通过条件随机场并利用两个图神经网络变分EM算法进行训练可以得到节点标签的联合分布。实验证明该方法可以有效地进行对象分类、链接分类以及无监督的节点表示学习。