要問這幾年一直在逆勢而上的技術有哪些？你一定不會忽略它——圖神經網絡。

相比傳統神經網絡，圖神經網絡的優勢非常明顯：

1、非順序排序的特征學習：GNN的輸出不以節點的輸入順序為轉移的。

2、兩個節點之間依賴關系的學習：傳統的神經網絡中，這種依賴關系只能通過節點的特征來體現。

3、推理能力：GNN能夠從非結構化數據（例如:場景圖片、故事片段等）中生成推理圖。

因此，圖神經網絡在生物學、地圖、金融、搜索、推薦、高能物理學到社會科學和經濟學等領域的復雜關系建模和互動系統構建起到重要作用。例如，在社交軟件Twitter 和 Facebook 等社交網絡上取得了顯著的成功。

在實際場景中，有大量的數據是在非歐式空間，限制了深度神經網絡的應用。得益于圖神經網絡在非結構化數據上出色的處理能力，它在學界與工業界上大放光彩。然而，圖神經網絡模型目前仍處于前期高速發展期，面臨著多項方法論和實踐挑戰。

百度作為AI領域的領頭羊企業，在圖神經網絡領域的研究、產業實踐、工業落地方面，積累了豐富的經驗！作為百度圖神經網絡研究的中堅力量，百度PGL團隊戰績累累，刷新圖神經網絡權威榜單OGB三項榜單SOTA以及獲得今年COLING協辦比賽TextGraph冠軍！

圖神經網絡技術已被應用在百度內數十個實際項目中，大幅度提升公司效益。為了幫助廣大同學入門圖學習，百度飛槳PGL團隊開發了「圖神經網絡7日打卡營」。

面對肆虐全球的新冠疫情，團隊還在課程中設置了「實戰演練新冠疫苗項目」：由于mRNA結構極不穩定，通常需零下70度保存，帶來了冷鏈存儲和運輸等眾多難題。因此，我們將通過圖神經網絡算法篩選出結構更加穩定的mRNA，為疫苗的長途運輸問題的解決貢獻一份力量。一起對抗疫情，讓同學們在實戰中解決問題！

責任編輯：PSY

原文標題：7天搞定圖神經網絡，實戰助力新冠疫情防控！

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