在Jure Leskovec 看来, 我们可以构建一个 GNN 任务空间,在给定某项任务、某个数据集的情况下,我们将训练一组「锚模型」来完成该任务。接着,我们可以通过对模型进行排序来量化它们在特定任务上的性能差异。 Jure Leskovec 等人通过各个锚模型性能的肯德尔等级相关稀疏来计算这些任务之间的相似度。如图 43 所示,每一个...
Jure Leskovec,斯坦福教授、node2vec和GraphSAGE创始人之一,PyG创作者。 目录: 1. 基础模型在生物科学领域的应用 SATURN:将不同物种的细胞嵌入到共同空间 GEARS:预测多基因组合干扰下的基因表达变化 2. 多模态大语言模型在医药领域的应用 GMAI:全科医学人工智能基础模型 RA-CM3:检索增强多模态模型 Med-Flamingo:...
8月26日,在集智俱乐部与腾讯研究院共同举办的“”中,我们邀请到斯坦福大学计算机学院教授 Jure Leskovec 进行以“基础模型在全科医学人工智能中的应用潜力”为主题的报告,介绍了一系列最新研究进展,本文由集智社区成员整理自报告内容,感兴趣的朋友可以扫描下方二维码观看视频回放。 斑图地址:https://pattern.swarma.org...
近日,斯坦福大牛Jure Leskovec到访清华大学,现场讲座可谓气氛热烈。 Jure Leskovec有多火,来张现场图瞅瞅…… Jure Leskovec有多厉害? Jure Leskovec 图网络领域的大牛Jure Leskovec,是斯坦福大学计算机学院的副教授,也是图表示学习方法 node2vec 和 GraphSAGE 作者之一。
图1:图神经网络的设计空间 Jure Leskovec来自斯洛文尼亚,是斯坦福大学计算机科学系副教授,主要研究主题是网络结构。他还是Pinterest的首席科学家。他于2008年获得卡内基梅隆大学的计算和统计学习博士学位,并曾获得2012年斯隆奖和2015年拉格朗日奖。他是图表示学习方法 node2vec 和 GraphSAGE 作者之一。
Michihiro Yasunaga, Jure Leskovec, and Percy Liang. LinkBERT: Pretraining language models with document links. In Proceedings of the 60th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), pp. 8003–8016. Association for Computational Linguistics, b. doi: ...
Jurij Leskovec 主讲人是图网络领域的大牛Jure Leskovec,Jure Leskovec是图网络领域的知名专家,他是斯坦福大学计算机学院的副教授,也是图表示学习方法node2vec和GraphSAGE的创始人之一。在谷歌学术搜索(Google Scholar)上,Jure拥有高达12.3万的论文引用数量,H指数为132。他的研究重点是大型社会和信息网络的分析和建模,以研...
这门课程共有十讲,每节课将近两个小时,配备三名讲师,不乏知识图谱领域的顶尖学者和业界大牛,其中图网络领域大牛、斯坦福大学计算机科学副教授 Jure Leskovec 参与了授课,为大家讲解知识图谱在机器学习中的作用。 每节课程的主要内容和授课讲师具体如下: Class 1:什么是知识图谱?(授课者:Denny Vrandečić、Jans Aa...
斯坦福大学教授Jure Leskovec是图网络领域的专家,图表示学习方法 node2vec 和 GraphSAGE 作者之一。 Jure Leskovec 在今年 ICLR,Jure Leskovec 教授及斯坦福、MIT 的多名研究者发表论文How Powerful Are Graph Neural Networks?(https://cs.stanford.edu/people/jure/pubs/gin-iclr19.pdf),详细阐述了图神经网络背后的...