從視覺推理到開放性地閱讀理解問題，從藥物分子的研發到 5G 晶片的設計，從交通流量預測到 3D 點雲資料的學習，僅僅三年時間，圖神經網路技術的相關應用研究已經拓展到了及其寬廣的局面上，展示出了及其重要且極具滲透性的應用能力。
圖神經網路（Graph Neural Networks，GNN）的出現，很好地填補了將深度學習應用於關係資料建模的技術空白，實現了圖資料與深度學習技術的有效結合，該項技術將成為未來 AI+ 的應用典範，並帶來極高的產業價值。
OSCHINA 本期高手問答 （2020 年 04 月 20 日 - 2020 年 04 月 26 日）將圍繞【圖神經網路】展開討論，可討論的問題包括但不限於：
嘉賓簡介
劉忠雨，畢業於華中科技大學，資深圖神經網路技術專家，極驗科技人工智慧實驗室主任和技術長。在機器學習、深度學習以及圖學習領域有 6 年以上的演算法架構和研發經驗，主導研發了極驗行為驗證、深知業務風控、疊圖等產品。
為了鼓勵踴躍提問，華章圖書會在問答結束後從提問者中抽取 5 名幸運讀者贈予《深入淺出圖神經網路：GNN原理解析》一書。
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OSCHINA 高手問答一貫的風格，不歡迎任何與主題無關的討論和噴子。
下面歡迎大家向 @劉忠雨 積極提問，直接回帖提問即可。
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來源：OsChina
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高手問答第 243 期 —— 理解圖神經網路已經有190次圍觀
