[Todos CMAT] Seminario de Probabilidad y Estadística - Federico Larroca (FING - Udelar)

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Seminario de Probabilidad y Estadística
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Título: "Tutorial sobre Graph Neural Networks"

Expositor: Federico Larroca (FING - Udelar)

Resumen:
 
 Los datos que se obtienen de redes pueden ser modelados de forma natural como
señales en grafos, donde cada nodo tiene asociado un valor y el grafo describe
la estructura de la red subyacente. En este contexto existen varios problemas
interesante de aprendizaje, donde el desafío principal es la estructura
típicamente no-regular de la red: decidir si un usuario de una red social es un
bot, recomendar nuevo contenido a usuarios de una plataforma de streaming o
predecir la solubilidad de una molécula son sólo ejemplos. En los últimos años
se han vuelto extremadamente populares las denominadas Graph Neural Networks
(GNNs) para atacar estos problemas, que tratan de replicar el éxito de las
Convolutional Neural Networks (CNN) y trasladarlas al ámbito de grafos. En esta
charla presentaremos los fundamentos de las GNNs, definiéndolas como una
extensión de la convolución en grafos, lo que nos permitirá presentar dos
propiedades clave para explicar su buen funcionamiento (y entender cuándo puede
ser una mala idea usarlas): equivarianza a permutaciones y estabilidad ante
perturbaciones. Ilustraremos estos conceptos mediante ejemplos de aplicaciones.
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Viernes 11/11 a las 10:30, Salón de seminarios del piso 14, CMAT

Contacto: Alejandro Cholaquidis - acholaquidis en hotmail.com
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Link:

https://salavirtual-udelar. zoom
.us/j/81121640094?pwd=SWVsZ1V2TTI5aDZob0NTdXVRVzhVZz09

Página del   seminario  :  https://pye.cmat.edu.uy/  seminario     Página del
grupo:  https://pye.cmat.edu.uy/home

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