計算未來輕沙龍 | 當深度學習遇上歸納推理，圖神經網絡有多強大？

作爲一名新世紀的深度學習煉丹師 是否整天面對各種結構的原（shu）料（ju）？ 對於無規則的空間數據 傳統煉丹大法好像並不能發揮奇效 圖作爲一種非常神奇的表示方式 可以表示生活中絕大多數現象或情境 那麼，有沒有一種神經網絡 既適用於規則的數據 又適用於不規則的數據呢？ 作爲近年來的熱門研究方向之一 圖神經網絡有望統一結構化數據 和非結構化數據的學習框架 成爲符號主義和連接主義的一座橋樑 本期「計算

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