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6、Graph Neural Networks:Combing Deep LearningSymbolic ReasoningLe SongPrincipal Engineer,Ant FinancialAssociate Professor。
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14、基于双重神经网络的异质性因果效应模型的构建和应用周小羽 快手经济学家团队Tech Lead个人介绍:2018年phd毕业于路易斯安那州立大学经济系,研究方向是计量经济学.工作经历:201805202011:SAS Institute统计软件。
15、Ensemble MultiRelational Graph Neural NetworksYuling WangYuling Wang12,Hao Xu2,Yanhua Yu1,Mengdi Zhang2,Zhenhao Li1,Yuji。
16、图神经网络在推荐系统中的应用与探索郭威华为 诺亚方舟实验室自我介绍郭威,本科毕业于西安电子科技大学硕士毕业于武汉大学2019年6月入职华为诺亚方舟实验室研究方向:深度学习,用户行为建模图表征学习等在推荐系统中的应用在国际顶级会议KDDSIG。
17、Data Analytics at Texas AM LabDecomposition Based Explainability forDeep Neural NetworksMengnan Du Department of Compute。
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20、Building Very Deep Graph Neural Networks for Representation Learning on GraphsGuohao Li CS PhD Student KAUSTguohao.likau。
21、复杂认知图神经网络金弟2022.6.25图机器学习峰会图机器学习峰会20222022:复杂图论坛:复杂图论坛Outline1.面向复杂图的图神经网络2.认知图神经网络2GNN on Universal NetworksGNN on Text。
22、基于循环神经网络架构的大规模供应链网络的仿真和优化复旦大学管理学院大数据学院洪 流 教授论文链接:https:arxiv.orgabs2201.05868近十年来人工智能技术不断取得突破性进展推荐系统YouTube,Netflix,Amaz。
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