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芬蘭阿爾托大學CSE4890深度學習課程第7講：圖神經網絡，由Alexander Ilin主講，全面詳細地介紹了GNN的背景動機、GCN、循環關系網絡、通用網絡。

報告簡介： 圖形領域的機器學習是一項重要而普遍的任務，其應用范圍從藥物設計到社交網絡中的友情推薦。該領域的主要挑戰是找到一種表示或編碼圖形結構的方法，以便機器學習模型可以很方便地利用它。 報告中介紹了深度學習的技術，自動學習將圖形結構編碼為低維嵌入。以及表示學習的關鍵進展，包括圖形卷積網絡及其表示能力，探討了它在Web級推薦系統、醫療保健、知識表示和推理方面的應用。

嘉賓介紹： 領域的大牛Jure Leskovec，是斯坦福大學計算機學院的副教授，也是圖表示學習方法 node2vec 和 GraphSAGE 作者之一。研究重點是對大型社會和信息網絡進行挖掘和建模，它們的演化，信息的傳播以及對它們的影響。 Jure Leskovec主頁

題目： GNNExplainer: Generating Explanations for Graph Neural Networks

簡介： 圖神經網絡（GNN）通過沿輸入圖的邊緣遞歸傳遞神經消息，將節點特征信息與圖結構結合在一起。但是同時包含圖結構和特征信息會導致模型復雜，并且解釋GNN所做的預測仍未解決。在這里，我們提出GNNExplainer，這是第一種通用的，與模型無關的方法，可為任何基于GNN的模型的預測提供可解釋性。給定一個實例，GNNExplainer會確定緊湊的子圖結構和節點特征的一小部分，這些特征對GNN的預測至關重要。此外，GNNExplainer可以為整個實例類生成一致而簡潔的解釋。我們將GNNExplainer公式化為優化任務，該優化任務可最大化GNN的預測與可能的子圖結構的分布之間的相互信息。在合成圖和真實世界圖上進行的實驗表明，我們的方法可以識別重要的圖結構以及節點特征，并且比基準性能高出17.1％。 GNNExplainer提供了各種好處，從可視化語義相關結構的能力到可解釋性，再到洞悉有缺陷的GNN的錯誤。

作者簡介： 領域的大牛Jure Leskovec，是斯坦福大學計算機學院的副教授，也是圖表示學習方法 node2vec 和 GraphSAGE 作者之一。研究重點是對大型社會和信息網絡進行挖掘和建模，它們的演化，信息的傳播以及對它們的影響。 調查的問題是由大規模數據，網絡和在線媒體引起的。 Jure Leskovec主頁

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