[FAI] ICLR23' Best Paper 北大 张博航 | 图神经网络表达能力探究_哔哩哔哩_bilibili

Name: [FAI] ICLR23' Best Paper 北大 张博航 | 图神经网络表达能力探究
Uploaded: 2023-03-31T11:30:00.000Z
Duration: 1 h 31 min 36 s
Channel: 滕佳烨
Description: FAI-Seminar 官网：https://fai-seminar.ac.cn 第一轮第五期：北大 张博航 | Rethinking the Expressive Power of GNNs via Graph Biconnectivity ICLR 2023 outstanding paper award! https://zbh2047.github.io/ 办seminar不易，希望大家多多点赞/三连支持！

滕佳烨

FAI-Seminar 官网：https://fai-seminar.ac.cn第一轮第五期：北大 张博航 | Rethinking the Expressive Power of GNNs via Graph BiconnectivityICLR 2023 outstanding paper award!https://zbh2047.github.io/办seminar不易，希望大家多多点赞/, 视频播放量 24298、弹幕量 9、点赞数 1179、投硬币枚数 519、收藏人数 1613、转发人数 234, 视频作者 滕佳烨, 作者简介 先开心吧，不然就太不开心了。上财助理教授。个人主页 www.tengjiaye.com，相关视频：[FAI] 中科大 王博涵 | 为什么Adam比SGD收敛快？，【烨·泛化】2.6.1: 神经网络中的Rademacher Complexity! IT FAILS!，[FAI] 清华 温凯越 | SAM 算法为何有用？，【烨·泛化】0.2.1: ERM模型，【烨·泛化】序言：这可能将是全网最全的泛化理论课程！，【烨】我们办了个贼酷的研讨班！，AI 理论里程碑！一致收敛为何无法解释泛化 | NeurIPS19' Outstanding New Directions 论文赏析，【烨】高维概率 | 9: 随机矩阵基础，【烨·泛化】7.1.1: 良性过拟合 Benign Overfitting，[FAI] UMich 马鉴昊 | 深度学习真的需要逃离鞍点吗？

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