INTERFACE # 13 从算法到工程，解读阿里巴巴大规模图表征学习框架

图神经网络是当前机器学习领域最前沿的研究方向之一。不久之前，阿里巴巴开源大规模分布式图表征学习框架 Euler，可支持数十亿点、数百亿边的大规模异构图表征学习，也内置了大量高效的图神经网络算法。

为了方便读者们进一步了解图神经网络在工业界的应用，本期 INTERFACE 邀请到了两位阿里巴巴专家，从算法到工程，为大家做精彩的分享。

主题：Euler：大规模图神经网络推高人工智能的天花板

演讲摘要：在过去几年，深度学习技术在工业界被广泛应用并产生了巨大的技术红利，业界也在积极思考和探索如何进一步拓展人工智能的边界。图神经网络将端到端学习与归纳推理相结合，有望解决深度学习无法处理的关系推理、可解释性等一系列问题。对结构知识的表达、计算和组合泛化是实现具备 human-likeAI 的关键，图神经网络有希望在这些方面形成突破，使得机器能力进一步提升。

是阿里巴巴开源的大规模分布式图表征学习框架，可支持数十亿点、数百亿边的大规模异构图表征学习，并内置了大量的高效图神经网络算法。本次分享将为大家剖析 Euler 的系统架构与实现，详解如何支撑大规模图神经网络的计算，以及不同类型图神经网络算法的实现与加速。同时我们也会分享 Euler 在阿里巴巴商业场景

下的应用案例及算法创新，以及我们对于图神经网络未来发展的思考。

演讲人：

张迪，阿里巴巴资深技术专家，阿里妈妈大数据与机器学习工程架构负责人

林伟，阿里巴巴高级算法专家，搜索直通车匹配算法与智能创意工作负责人

活动流程

• 13:30-14:00，签到

• 14:00-14:40，阿里巴巴资深技术专家张迪分享

• 14:40-15:20，阿里巴巴高级算法专家林伟分享

• 15:20-16:00，QA 及自由交流

• 时间：4/13 周六下午 13:30-16:00

• 地点：北京市海淀区中关村大街 32 号新中发一楼场馆会议中心

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