会议 | NEGEL Workshop@WWW25：几何深度学习、图机器学习、非欧空间几何与大模型 // 已被接收论文也可投稿

文摘 2024-12-05 22:58 广东

NEGEL Workshop@TheWebConf2025将在美丽的悉尼召开。NEGEL Workshop关注几何深度学习、非欧几何、大模型、基础模型以及与Web相关的应用(如推荐系统、社交网络分析、知识图谱、Information Retrival, 多模态数据的对齐)

介绍

几何深度学习融合了传统深度学习与微分几何、拓扑学等数学领域，旨在处理非欧数据。传统深度学习框架主要处理具有规则网格结构的数据，例如图像和文本序列。然而，现实世界中存在着大量不规则几何结构的数据，例如三维点云、分子结构和社交网络。这些数据不仅结构复杂，还具有丰富的几何和拓扑特性，这使得它们难以用传统方法直接处理。几何深度学习的核心在于设计能够保持数据几何结构不变性的神经网络架构，包括但不限于平移不变性、旋转不变性和尺度不变性。在理论层面，几何深度学习借鉴了群论来研究对称性和不变性，微分几何来研究流形上的学习，以及拓扑学来探索数据的本质特征，这些数学工具为设计更优的神经网络架构提供了理论支撑。

非欧空间的表示学习是深度学习领域的一项重大突破，它超越了传统欧氏空间的限制，为复杂数据建模提供了全新的视角。在这一领域，如双曲空间因其独特的负曲率特性而成为研究的热点，它能够自然地表示层次结构化的数据，例如语言的语义关系和组织架构图、推荐系统中的流行度层级。研究者们已经开发了多种双曲空间模型，如庞加莱球模型和克莱因模型，并设计了相应的优化方法，例如黎曼优化和切空间优化。非欧空间的基础模型也在不断发展，包括基于双曲空间的Transformer模型、双曲图神经网络，多曲率神经网络，多曲率Transformer，球形神经网络等。这些模型通过在非欧空间中进行信息处理和特征学习，能够更精确地捕捉数据中的结构信息。

近年来，大模型技术的迅猛发展正在深刻地改变人工智能领域的格局。大语言模型通过海量文本数据的预训练，在自然语言处理、逻辑推理、知识理解等任务上取得了显著进展。科学大模型在物理、化学、生物等领域也展现出了巨大的潜力，它们能够学习复杂的科学规律，预测分子性质，甚至辅助数学定理的推导。这些成就的取得得益于模型规模的扩大、架构设计的优化和训练策略的有效性。然而，值得注意的是，当前的大模型架构大多建立在欧式空间之上。非欧空间的独特几何特性可能为大模型的设计和训练提供新的思路，尤其是在处理具有内在复杂结构或几何特征的数据时。如何在保持大模型现有优势的同时充分利用非欧空间的特性，以及如何设计高效的优化策略，都是值得深入研究的课题。

本次研讨会将全面探讨几何深度学习、非欧空间表示学习和大模型这三个重要方向最新进展以及Web相关应用(如推荐系统、社交网络分析、知识图谱、Information Retrival, 多模态数据的对齐)，以及它们之间的相互促进和融合。我们期待通过深入的学术交流，激发新的研究思路，推动这些领域的进一步发展。已经被接收也可以投稿到NEGEL Workshop！

NEGEL Workshop现在诚邀大家投稿！

时间安排

论文提交截止：2024年12月25日
录用通知：2025年1月13日
Camera-ready提交：2025年2月2日
Workshop举办：2025年4月28日（全天）

活动亮点

本次workshop准备了下面的交流环节：

海报展示：NEGEL Workshop将举办两场海报展示，充分让大家交流
论文报告：精选约4篇高质量论文进行口头报告
领域专家的panel环节
设置最佳论文奖

最佳海报展示奖
为需要经济资助的学生和作者提供差旅补助

投稿方式：请通过OpenReview平台提交论文：https://openreview.net/group?id=ACM.org/TheWebConf/2025/Workshop/NEGEL（打开阅读原文可找到！）

说明

投稿作者可根据自己情况选择线下参加或线上参加
被接收的新的投稿论文可选择被收入到Companion Proceedings of the Web Conference 2025, 未选择被收入仍然可以投稿到其他会议
其他会议如ICML, KDD, NeurIPS, SIGIR, ICLR, AAAI, IJCAI等，已经被接收也可以投稿到NEGEL Workshop，但是这些工作不会被收入到companion proceedings.

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