|
|
Atividade
| 129630 - Redes Convolucionais de Grafos: Fundamentos, Aspectos de Pesquisa e Aplicações |
| Data da turma: | 29/11/2024
|
||||
|
|
|||||
| Descrição: | Resumo:
Redes Convolucionais de Grafos (Graph Convolutional Networks - GCNs) representam atualmente modelos poderosos e promissores em tarefas de aprendizado de representações. Enquanto as operações de convolução têm sido exploradas há anos em tarefas de aprendizado de máquina, as GCNs possibilitam operar em domínios não Euclidianos complexos, representados por meio de grafos. O curso discutirá os conceitos fundamentais dessas redes e trabalhos representativos da área. Além disso, abordará também temas de pesquisa, arcabouços de software disponíveis e cenários de aplicações. Referências: T. N. Kipf and M. Welling, “Semi-supervised classification with graph convolutional networks,” in 5th International Conference on Learning Representations, ICLR 2017, Toulon, France, April 24-26, 2017, Conference Track Proceedings, 2017. Z. Wu, S. Pan, F. Chen, G. Long, C. Zhang, and P. S. Yu, “A comprehensive survey on graph neural networks,” IEEE Trans. on Neural Networks and Learning Systems, vol. 32, no. 1, pp. 4–24, 2021. H. Cai, V. W. Zheng, and K. C. Chang, “A comprehensive survey of graph embedding: Problems, techniques, and applications,” IEEE Trans. Knowl. Data Eng., vol. 30, no. 9, pp. 1616–1637, 2018. F. Wu, A. Souza, T. Zhang, C. Fifty, T. Yu, and K. Weinberger, “Simplifying graph convolutional networks,” in International Conference on Machine Learning (ICML), vol. 97, 2019, pp. 6861–6871. D. Pedronette and L. J. Latecki, “Rank-based self-training for graph convolutional networks,” Information Processing & Management, vol. 58, p. 102443, 2021. L. P. Valem, D. C. G. Pedronette, L. J. Latecki, “Graph Convolutional Networks based on manifold learning for semi-supervised image classification,” Computer Vision and Image Understanding, vol. 227, p. 103618, 2023. |
||||
| Carga Horária: |
3 horas |
||||
| Tipo: | Optativa | ||||
| Vagas oferecidas: | 300 | ||||
| Ministrantes: |
Daniel Carlos Guimarães Pedronette |
 voltar |
|
Créditos © 1999 - 2025 - Superintendência de Tecnologia da Informação/USP |