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Kick Off meeting of CodeGNN

This first meeting should allows discussions among all partners together with few presentations of the work done or to be done in each work package.

Date:
April 25,2022
Location:
LITIS 1st stage UFR Sciences et Techniques, Avenue de l’Université, Saint Etienne du Rouvray,
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  • 11h00 Accueil
  • 11h15 Guillaume Renton: Convolution dans les réseaux de neurones sur graphes – État de l’art et contributions
  • 11h45 : Linlin Jia : Learning to predict the glass transition temperature – Overview of the Octopussy project
  • 14h00 : Stevan Stanovic: Ensembles indépendants maximaux de sommets (MIVS) meilleurs que les Top-k ?
    Les méthodes Top-k sont actuellement les méthodes de pooling sur graphes les plus utilisées. Elles permettent de réduire la taille d’un graphe en sélectionnant les sommets les plus importants et en supprimant les autres. Les problèmes avec l’algorithme du Top-k sont :

    • la suppression massive d’informations des sommets non sélectionnés et
    • une reconstruction du graphe réduit ne prenant pas en compte la structure du graphe originel.

    Nous proposons une nouvelle méthode qui pallie ces inconvénients en utilisant des MIVS. Dans cette présentation, nous verrons comment la sélection des sommets survivants nous permet de préserver l’information des attributs et la structure du graphe originel.

  • 14h30 : Aldo Moscatelli – Approximation de la distance d’édition entre graphes – Proposition à base de réseau de neurones sur graphe et de transport optimal
  • 14h50 : Jason Piquenot – Pouvoir d’expressivité des réseaux de neurones sur graphes
  • 15h10 : Donatello Conte : Présentation du sujet de thèse relatif aux graphes dynamiques.
  • 15h30 : Leshanshui Yang : Un cadre général de graphes dynamiques et la comparaison de différents DGNNs
    Définition des graphes dynamiques et leurs applications
    Pourquoi étudier les graphes dynamiques et leurs catégories ?
    Problématique et futurs développements