NeurIPS 2019 图机器学习笔记大全！附笔记原文！
图机器学习在AI会议上热度颇高，但它并不像您想象的那样神秘。Michal Galkin写了篇专门针对图机器学习的笔记。让我们来看看它在NeurIPS 2019有多活跃！
仅在NeurIPS 2019的主会场就有100多个与图形相关的论文发布，并且在3个研讨会上都有它的身影。大会相关内容包括了图形表示学习（约100篇论文），知识表示和推理与机器学习（KR2ML）（约50篇论文），会话式AI 等。在这篇文章中，我们将从以下几个方面探讨图机器学习的发展趋势。
1.双曲图嵌入
2.逻辑与知识图嵌入
3.马尔可夫逻辑网络Strike Back
4.对话式AI和图
5.预训练和理解图神经网络
6.结论
- 双曲图嵌入
传统的嵌入算法将学习到的向量放置在可能具有高维数（50-200）的欧几里得“平坦”空间中，其中两个向量之间的距离可以是用欧几里得几何表示。相反，双曲算法采用Poincare球和双曲线空间，被应用于嵌入。双曲嵌入可以更好地对层次结构进行建模，与欧几里得空间相比，它使用更少的尺寸。另一方面，训练优化双曲网络很难。NeurIPS 18提出了几个有关构建双曲神经网络的深入理论研究的论文。在NeurIPS 19我们看到了双曲几何在图形中的应用！
Hyperbolic Graph Convolutional Neural Networks这篇文章中，Chami等人提出了双曲线图卷积神经网络（HGCN），Liu等人提出了双曲线图神经网络（HGNN）。从概念上讲，这两篇论文都旨在通过不同的模型将双曲线空间的优点与GNN的表现力相结合。Chami等人（HGCN）专注于节点分类和链接，与欧几里得方法相比，预测任务实现了令人印象深刻的错误减少率，尤其是在Gromov双曲得分较低的数据集上（即树状图的状态（树为0））。Liu等人（HGNN）强调图分类任务。HGCN和HGNN的参考实现可在GitHub上获得。
Chami等人（是HGCN的作者）在另一篇论文中提出的RotationH是在双曲KG嵌入挑战中的赢家。该模型采用双曲线旋转（概念上有点接近RotatE模型，但后者在复杂空间中起作用）和可学习的曲率。RotationH在WN18RR上实现了新的SOTA，并且在低维度设置中也表现出色，例如32D RotationH可与500D RotatE媲美。令人印象深刻！
- 逻辑与知识图嵌入
如果您关注Arxiv或AI会议的进行过程，您会注意到，研究者每年都会为我们带来越来越复杂的KG嵌入模型，从而使SOTA数进一步增加。是否有理论上的表达极限或研究什么可以建模，什么不能建模？幸运的是，我们有一些论文可以查询！
Chen从群体理论的角度研究KG嵌入。结果表明，您可以在复杂空间中对Abelian组建模，并证明RotatE（在复杂空间中采用旋转）可以表示任何有限的Abelian组
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