近年来哪些技术逆势发展？您将不会忽略它的图神经网络。与传统的神经网络相比，图神经网络的优势非常明显：1.非顺序排序特征学习：GNN的输出不按照节点的输入顺序进行传递。 2.学习两个节点之间的依赖关系：在传统的神经网络中，这种依赖关系只能通过节点的特性来反映。 3.推理能力：GNN可以从非结构化数据（例如：场景图片，故事片段等）生成推理图。因此，图神经网络在生物学，地图，金融，搜索，推荐，高能物理对社会科学和经济学领域的复杂关系建模和交互式系统构建中起着重要作用。例如，它已经在Twitter和Facebook等社交网络上取得了非凡的成功。在实际场景中，非欧几里德空间中有大量数据，这限制了深度神经网络的应用。由于图神经网络对非结构化数据的出色处理能力，使其在学术界和工业界大放异彩。然而，图神经网络模型仍处于快速发展的初期，面临着许多方法和实践上的挑战。作为AI领域的领先公司，百度在图神经网络研究，工业实践和工业着陆领域积累了丰富的经验！作为百度图神经网络研究的中坚力量，百度PGL团队拥有良好的记录，刷新了图神经网络权威列表OGB的三个SOTA列表，并赢得了今年COLING联合举办的TextGraph冠军！图神经网络技术已应用于百度的数十个实际项目，极大地提高了公司的效率。为了帮助学生开始图学习，百度飞刀PGL团队开发了“图神经网络7天签到营”。面对在世界各地肆虐的COVID-19大流行，研究小组还设立了“新皇冠疫苗项目的实践演习”。过程中：由于mRNA结构极其不稳定，因此通常需要在负70度下存储，这带来了许多问题，例如冷链的存储和运输。因此，我们将使用图神经网络算法筛选结构更稳定的mRNA，为解决疫苗的长途运输问题做出贡献。一起抗击流行病，让学生们在实战中解决问题！