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LOGS 第2022/09/04期 ||复旦大学许嘉蓉:基于图数据的鲁棒机器学习

深度学习与图网络 • 1 年前 • 311 次点击  


图学习研讨会(LOGS)公众号会不定期地举行图学习相关的研讨会,邀请相关领域的专家,一线科研人员和顶会论文作者进行分享,希望能够给大家提供一个相互交流,研讨,和学习的平台。这一期我们邀请到了来自复旦大学青年副研究员许嘉蓉,她将为我们带来一期基于基于图数据的鲁棒机器学习


报告

时间

2022年9月4日 (星期日)

15:00  (北京时间)

主  题

基于图数据的鲁棒机器学习

报告嘉宾

许嘉蓉复旦大学

主持人

刘泽民(新加坡国立大学)


报告主题
基于图数据的鲁棒机器学习

报告嘉宾
许嘉蓉(复旦大学)


报告摘要
近年来,虽然研究人员在基于图(网络)数据的机器学习模型上已取得长足进展,但由于图数据中节点之间存在复杂的关联性,图模型很容易被图数据中的微小扰动所欺骗。针对图数据中的噪声和恶意攻击带来的潜在威胁,现有工作往往假设攻击者知道目标模型的信息,而防御者知道攻击者要攻击哪个模型,与现实情况有较大差距,难以应用。本次报告从更实际场景出发,探究攻防的“矛”与“盾”。在攻击层面,即使攻击者不知道目标模型的任何信息,依然能够实施有效攻击;在防御层面,只需要训练一个无监督的鲁棒图编码器,就能够有效防范网络对抗攻击在各种下游任务中的风险。


报告人简介
许嘉蓉,博士,复旦大学青年副研究员。2021年毕业于浙江大学,2019年访问加州大学洛杉矶分校。主要研究方向包括网络表示学习、社交网络分析、数据挖掘,相关研究发表在KDD、NeurIPS 、AAAI、IJCAI、TKDE、TKDD等学术会议和期刊上。担任KDD、AAAI、WSDM等国际学术会议程序委员会委员,TKDE等期刊审稿人。
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