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自2006年以來，神經網絡是引發深度學習革命的模型，但它們的基礎可以追溯到20世紀60年代。在這堂課中，DeepMind研究科學家Wojciech Czarnecki將介紹這些模型如何操作、學習和解決問題的基礎知識。他還介紹了各種術語/命名慣例，為與會者進一步、更高級的會談做準備。最后，他簡要介紹了神經網絡設計和開發的更多研究方向。

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。

本課程涉及深度學習和表示學習的最新技術，重點是有監督和無監督的深度學習、嵌入方法、度量學習、卷積網和遞歸網，并應用于計算機視覺、自然語言理解和語音識別。

第五講：

第六講：

第七講：

本課程涉及深度學習和表示學習的最新技術，重點是有監督和無監督的深度學習、嵌入方法、度量學習、卷積網和遞歸網，并應用于計算機視覺、自然語言理解和語音識別。

● Course public folder: bit.ly/DLSP20.

● Class material available .

● Piazza Q&A interface available here. Sign-up token: DLSP20.

Yann LeCun（//www.zhuanzhi.ai/topic/20021）

在人工智能研究領域，Yann LeCun、Geoffrey Hinton 和 Yoshua Bengio一直被公認為深度學習三巨頭，一起獲得2018年圖靈獎。

Yann LeCun，自稱中文名“楊立昆”，計算機科學家，被譽為“卷積網絡之父”，為卷積神經網絡（CNN，Convolutional Neural Networks）和圖像識別領域做出了重要貢獻，以手寫字體識別、圖像壓縮和人工智能硬件等主題發表過 190 多份論文，研發了很多關于深度學習的項目，并且擁有14項相關的美國專利。他同Léon Bottou和Patrick Haffner等人一起創建了DjVu圖像壓縮技術，同Léon Bottou一起開發了一種開源的Lush語言，比Matlab功能還要強大，并且也是一位Lisp高手。（Backpropagation，簡稱BP）反向傳播這種現階段常用來訓練人工神經網絡的算法，就是 LeCun 和其老師“神經網絡之父”Geoffrey Hinton 等科學家于 20 世紀 80 年代中期提出的，而后 LeCun 在貝爾實驗室將 BP 應用于卷積神經網絡中，并將其實用化，推廣到各種圖像相關任務中。

下載鏈接：鏈接: 提取碼: i3ed

簡介： 機器學習在處理結構化數據集（例如表格數據）方面歷來是成功的。 隨著最近的進步，特別是在深度學習方面的進步，現在還存在用于處理圖像，文本和語音數據的完善且強大的方法。 但是，許多現實世界的數據并不屬于這些類別。 這種數據重要的一種是網絡或圖形數據，可用于對諸如社交網絡，交易流，計算機網絡甚至分子相互作用之類的概念進行建模。 使用圖，我們可以輕松地表示和捕獲對象之間的復雜交互和依賴關系，但同時也提出了一個問題：我們如何將機器學習應用于結構化數據圖？

嘉賓介紹： Xavier Bresson，NTU計算機科學副教授。 他是圖深度學習領域的領先研究人員，圖深度學習是一個新的框架，該框架結合了圖和深度學習技術，可以處理多個領域的復雜數據。 演講的目的是介紹基于圖的卷積神經網絡體系結構，以及此類問題的應用。

大綱：

• Motivation
• Graph Deep Learning
• Applications
• DGL
• Tutorials
• Trainings

課程介紹： 最近，圖神經網絡 (GNN) 在各個領域越來越受到歡迎，包括社交網絡、知識圖譜、推薦系統，甚至生命科學。GNN 在對圖形中節點間的依賴關系進行建模方面能力強大，使得圖分析相關的研究領域取得了突破性進展。本次課程對比傳統的卷積神經網絡以及圖譜圖卷積與空間圖卷積，從理論知識入手，并結合相關論文進行詳細講解。

主講人： Xavier Bresson，人工智能/深度學習方面的頂級研究員，培訓師和顧問。在“圖深度學習”上的NeurIPS'17和CVPR'17（2019年頂級人工智能會議排名）上的演講者，在劍橋，加州大學洛杉磯分校，布朗，清華，龐加萊，海德堡等地進行了30多次國際演講。

課程大綱：

• 傳統卷積神經網絡
• 譜圖圖卷積
• 空間圖卷積
• 總結

課程介紹： 最近兩年，注意力模型（Attention Model）被廣泛使用在自然語言處理、圖像識別及語音識別等各種不同類型的深度學習任務中，是深度學習技術中最值得關注與深入了解的核心技術之一，本課程從基礎著手，由淺及深，詳細介紹注意力神經網絡。

主講人： Xavier Bresson，人工智能/深度學習方面的頂級研究員，培訓師和顧問。在“圖深度學習”上的NeurIPS'17和CVPR'17（2019年頂級人工智能會議排名）上的演講者，在劍橋，加州大學洛杉磯分校，布朗，清華，龐加萊，海德堡等地進行了30多次國際演講。

課程大綱：

• 神經網絡
• 神經網絡sets
• 記憶網絡
• Transformers
• seq2seq Transformers
• 語言模型Transformers
• 圖網絡VS神經網絡
• 總結