報 告 人：楊習(xí)貝

報告題目：Graph Convolutional Networks: Efficient Training, Robust Architectures and Applications

報告時間：2024年5月17日（星期五）下午3：00-5:00

報告地點：9#906

主辦單位：智慧教育學(xué)院、科學(xué)技術(shù)研究院

報告人簡介：

楊習(xí)貝，1980年生，教授，博士后，博士生導(dǎo)師，中國人工智能學(xué)會粒計算與知識發(fā)現(xiàn)專業(yè)委員會常務(wù)委員，鎮(zhèn)江市計算機(jī)學(xué)會副理事長。先后赴美國San Jose State University與加拿大University of Regina從事訪問工作。全國優(yōu)秀博士學(xué)位論文提名獲得者，江蘇省青藍(lán)工程優(yōu)秀青年骨干教師、中青年學(xué)術(shù)帶頭人。

長期從事粒計算與機(jī)器學(xué)習(xí)方面的科研工作，主持國家自然科學(xué)基金等科研項目20余項。近年來在國內(nèi)外著名學(xué)術(shù)期刊及國際學(xué)術(shù)會議上發(fā)表論文100余篇，H-index為38，2022與2023年連續(xù)入選全球前2%頂尖科學(xué)家終身科學(xué)影響力排行榜，授權(quán)國家發(fā)明專利10余項，獲吳文俊人工智能科學(xué)技術(shù)獎1項、鎮(zhèn)江市科技進(jìn)步獎1項，出版英文學(xué)術(shù)專著1部，指導(dǎo)4名碩士研究生獲江蘇省優(yōu)秀碩士學(xué)位論文。

報告摘要：

本報告從如何高效地訓(xùn)練圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及如何提升圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的魯棒性兩方面開展討論，設(shè)計了一些通用的算法框架，適用于不同的圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變體，最后探索了圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在金融領(lǐng)域的潛在應(yīng)用。