[행사/세미나] 인공지능대학원 전문가 초청 세미나 개최 안내 (박노성 교수 @연세대, 5/26(금) 16:00~17:00)
- 인공지능학과
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- 2023-05-17
■ 발표제목: Graph Neural Reaction-Diffusion Networks (ICML 2023)
■ 강연자: 박노성 교수 @연세대학교 인공지능학과
■ 강연형식: 한국어 발표 & 영어 슬라이드
■ 날짜: 5월 26일 금요일 (16:00 ~ 17:00)
■ 장소: 반도체관 1층 400112호
■ 약력: 박노성 교수는 현재 연세대학교 인공지능학과에서 정년보장 부교수로 근무 중이다. 연세대 부임하기 전에는 미국 노스캐롤라이나주립대 샬럿 캠퍼스와 조지메이슨대학교에서 조교수를 역임하였다. 컴퓨터과학 박사학위는 2016년도에 메릴랜드주립대에서 받았다. 데이터 마이닝과 기계학습 분야의 여러 문제들에 대해서 연구를 하고 있으며, 특히 그래프와 추천 시스템, 시계열 예측 등에 큰 관심을 가지고 있다.
■ Abstract: Graph neural networks (GNNs) are one of the most popular research topics for deep learning. GNN methods typically have been designed on top of the graph signal processing theory. In particular, diffusion equations have been widely used for designing the core processing layer of GNNs, and therefore they are inevitably vulnerable to the notorious oversmoothing problem. Recently, a couple of papers paid attention to reaction equations in conjunctions with diffusion equations. However, they all consider limited forms of reaction equations. To this end, we present a reaction-diffusion equation-based GNN method that considers all popular types of reaction equations in addition to one special reaction equation designed by us. To our knowledge, our paper is one of the most comprehensive studies on reaction-diffusion equation-based GNNs. In our experiments with 9 datasets and 28 baselines, our method, called GREAD, outperforms them in a majority of cases. Further synthetic data experiments show that it mitigates the oversmoothing problem and works well for various homophily rates.