一、峰会简介
深度学习模型是当今人工智能研究的核心。众所周知，对欧几里得数据（例如图像）和序列数据（例如文本）具有颠覆性学习能力的深度学习技术不能直接适用于图结构数据。这种差距推动了图深度学习研究的浪潮，在学术界不断取得了突出的成绩，但同时在某些特定场景下的应用仍面临许多挑战，包括从方法论的合理性到实际商业业务表现。
本次峰会在去年第一届图机器学习峰会的基础上，进行了局部优化微调，共设置GNN 基础模型、复杂图、NLP与图、大规模图平台、推荐与图、基于图的可解释性、风控与图、自然科学与图等8大论坛，将从多个视角，带你彻底了解图机器学习！
二、峰会核心资料清单
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