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Interface#13 从算法到工程,解读阿里巴巴大规模图表征学习框架

Sat, 13 Apr 2019 13:30:00 GMT+08 ~ Sat, 13 Apr 2019 16:00:00 GMT+08
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    图神经网络是当前机器学习领域最前沿的研究方向之一。不久之前,阿里巴巴开源大规模分布式图表征学习框架Euler,可支持数十亿点、数百亿边的大规模异构图表征学习,也内置了大量高效的图神经网络算法。为了方便读者们进一步了解图神经网络在工业界的应用,本期INTERFACE邀请到了两位阿里巴巴专家,从算法到工程,为大家做精彩的分享。

     

    主题:Euler:大规模图神经网络推高人工智能的天花板

     

    演讲摘要:在过去几年,深度学习技术在工业界被广泛应用并产生了巨大的技术红利,业界也在积极思考和探索如何进一步拓展人工智能的边界。图神经网络将端到端学习与归纳推理相结合,有望解决深度学习无法处理的关系推理、可解释性等一系列问题。对结构知识的表达、计算和组合泛化是实现具备human-likeAI的关键,图神经网络有希望在这些方面形成突破,使得机器能力进一步提升。


    Euler(https://github.com/alibaba/euler)是阿里巴巴开源的大规模分布式图表征学习框架,可支持数十亿点、数百亿边的大规模异构图表征学习,并内置了大量的高效图神经网络算法。本次分享将为大家剖析Euler的系统架构与实现,详解如何支撑大规模图神经网络的计算,以及不同类型图神经网络算法的实现与加速。同时我们也会分享Euler在阿里巴巴商业场景下的应用案例及算法创新,以及我们对于图神经网络未来发展的思考。

     

     

    演讲人一:张迪


    张迪.jpg


    张迪,阿里巴巴资深技术专家,阿里妈妈大数据与机器学习工程架构负责人



    演讲人二:林伟

    林伟.jpg


    林伟,阿里巴巴高级算法专家,搜索直通车匹配算法与智能创意工作负责人



    活动流程


    13:30-14:00,签到

    14:00-14:40,阿里巴巴资深技术专家张迪分享

    14:40-15:20,阿里巴巴高级算法专家林伟分享

    15:20-16:00QA及自由交流

     

    时间:4月13日 周六下午13:30-16:00

    地点:北京市海淀区中关村大街32号新中发一楼场馆会议中心

     


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