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讲者简介

樊好义，博士研究生。2016年入学哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院攻读博士学位。2018年8月到2019年7月在清华大学软件学院以交流生身份进行学术交流。研究方向主要包括：复杂网络建模，计算机视觉，医学图像处理等。目前，以第一作者身份发表JCR二区期刊论文1篇， 在投学术论文3篇（CCF A类会议论文一篇，JCR 一区期刊论文1篇，二区期刊1篇）。担任IEEE Access期刊审稿人。

摘要 

本报告主要介绍超图神经网络的理论及应用。图/超图神经网络是一种基于图/超图结构的广义神经网络，尽管传统神经网络模型（CNN，RNN）在欧氏空间数据（比如：文本，图像，视频等）上取得了不错的效果，但受限于其特定的建模和卷积方式，这些模型在对非欧式空间数据(比如：社交网络、生物网络等)的处理上却存在一定的局限性，为此，研究者们引入图/超图神经网络，来应对非欧式空间结构数据的表示学习问题。针对这一技术及其在多领域中的应用，本报告首先介绍网络嵌入及其应用场景；随后，介绍超图和简单图建模方式的区别；然后，针对现有图神经网络对于对象间高阶复杂关系建模能力的不足，介绍混合图（图+超图）模型算法；接着，针对信息异构性对网络表示学习带来的挑战，介绍了异构超图神经网络在异构信息网络上的表示学习方法；最后，分享一些自己对图/超图神经网络在未来视觉领域研究的一些思考。

讲座时间

2019年8月14日（星期三）上午9:30

讲座地点

闽江学院工科大楼A座5楼重点实验室会议室

主办单位 

计算机与控制工程学院

承办单位 

福建省信息处理与智能控制重点实验室 

协办单位

数字福建智能化生产物联网实验室

电子信息与控制工程研究中心

工业机器人应用福建省高校工程研究中心

福州市机器人技术应用联合实验室

闽江学院互联网创新研究中心

闽江学院汇川科技物联网联合研究院

闽江学院计算机与控制技术研究所

闽江学院2011协同创新培育点“物联网技术与智能系统”