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讨论资料主要对Bayesian框架下的GCN图模型《Bayesian graph convolutional neural networks for semi-supervised classification》进行模型讲解和算法复盘，彭钱钱同学领读并持粉笔推演，参与讨论和资料整理的同学包括姚昕智，欧阳思卓，连钰珑，贺芷涵，唐子铭。资料17页，主要是黑板推导和当日总结。 资料预览 资料下载：请走神秘通道。

欢迎小连实习完毕，顺利回归武汉。 组会重要内容： 祝福开银师兄！

MIL-Bayesian Graph Neural Networks论文评述 文章《Bag Graph: Multiple Instance Learning using Bayesian Graph Neural Networks》 https://www.aaai.org/AAAI22Papers/AAAI-8577.PalS.pdf 作者：Soumyasundar Pal, Antonios Valkanas, Florence Regol, Mark Coates 引用方式：Pal, Soumyasundar, et al. “Bag Graph: Multiple Instance Learning using Bayesian Graph Neural Networks.” Proc. AAAI Conf. on Artificial Intelligence. 2022. 论文评述：唐子铭 （整理自多示例贝叶斯图讨论材料。） 2022-10-15 一、 论文主要研究内容和结果： 该工作结合神经网络多示例学习模型(MIL)和贝叶斯-图形神经网络(Bayes-GNN)模型提出了一种端到端的多示例MIL学习体系架构，该方法能够有效地解决包之间存在关系的相互作用对多示例模型结果的影响。 1. 算法建模目标：算法建模目标为$p(y_V  |  Y_L, X_V, G_{obs})$，换言之，利用图的观测值$G_{obs}$，包的示例Instance的表示$X_V$, 和训练集$L$中的包标签$Y_L$来对整个图的节点集合V进行标签值计算。 我们做个类比：V是全校学生，Z_iContinue reading “《多示例贝叶斯图学习》-AAAI2022-论文评述”

请从“新手区/秘道”找到讨论资料。 👍《2022暑期Seminar：期望传播算法Expectation Propagation》追加讨论资料，主要是对Minka 2001博士论文《A family of algorithms for approximate Bayesian inference》第三章的解读，参与讨论和资料整理的同学包括姚昕智，欧阳思卓，彭钱钱，贺芷涵，唐子铭。资料56页，主要是黑板推导和当日总结。(File size: 16Mb. Download) Enjoy!

请从“新手区/秘道”找到讨论文档。 《2022暑期Seminar：从图模型到BP算法》这套资料主要整理自2022年暑期的黑板讨论和当日的总结，参与讨论和资料整理的同学包括姚昕智，欧阳思卓，彭钱钱，贺芷涵，唐子铭。(File size: 16Mb. Download)

假期结束。在实验室与Formula重逢。

Cite the work. Xinzhi Yao, Yun Liu, Qidong Deng, Yusha Liu, Xinchen Ma, Yufei Shen, Qianqian Peng, Zaiwen Feng, Jingbo Xia*. RTO, A Specific Crop Ontology for Rice Trait Concepts. Annual International Conference on International Society for Computational Biology (ISMB), Madison, WI, 10-14 July 2022 (Session Bio-Ontologies COSI). https://doi.org/10.5281/zenodo.6950749

Enjoy the sound summer days…

课题组亲身体验了土豪沟某家知名饭店“小XX虾”的蒜蓉/蒸虾双拼，味道确实阔以。 另：1L的青岛扎啤很香。