[#20-01] MICS在线学术讲座:高跃(Hypergraph Learning and its Applications)

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2020-05-01 17:09:29
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超图是一种广义的图结构,因其具有较强的数据样本间非线性高阶关联的刻画和挖掘能力而被广泛应用于数据分类、检索等任务中。本报告主要介绍超图结构学习的理论及应用。首先介绍基于超图的学习方法的基本内容,接下来介绍超图结构的多种建模及优化方法,针对实际应用中存在的数据样本不平衡、分类代价敏感、数据关联建模复杂等挑战,介绍了基于代价敏感信息的超图学习及动态超图结构学习方法。面向近年来得到广泛关注的图神经网络,进一步介绍了超图神经网络模型以及超图结构学习在医学辅助诊断、计算机视觉等领域的应用。
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