报告题目： 图神经网络及其应用简介

报告人：黄一帆（SF10）

报告简介：图神经网络是一种基于图结构的深度学习模型，广泛应用于社交网络分析、数据预测、药物发现等领域。与传统的深度学习模型不同，图神经网络可以处理非欧几里得空间数据，并利用节点之间的拓扑结构来学习图中节点之间的关系。近年来，随着深度学习的发展和图神经网络模型的不断完善，图神经网络已成为研究人员和工程师们解决复杂图数据分析和预测问题的重要工具之一。本次报告将介绍图神经网络的发展历史和基础概念，并以图卷积神经网络和图Transformer模型为例，讲解其构成和应用，最后简要介绍图生成模型，以及展望图神经网络在科学领域可能的应用前景。