人工智能学院孙亚东同学以第一作者撰写的科研论文被CCF-A类会议NeurIPS 2024会议接收。NeurIPS，全称神经信息处理系统大会(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems)，该会议固定在每年的12月举行，由NIPS基金会主办。NeurIPS为人工智能领域全球最高级别的学术会议之一，是CCF-A类国际学术会议。
论文详情
题目：Geometry Awakening: Cross-Geometry Learning Exhibits Superiority over Individual Structures
指导教师：曹晓锋
会议名称：NeurIPS 2024
会议类别：CCF-A类会议
论文概述：
真实世界中的图数据通常表现出局部结构几何异质性，传统图表征学习方法仅限于单一几何范式无法充分捕捉其复杂的结构特征。为了解决这一局限性，我们通过知识蒸馏（KD）的视角，研究了图神经网络在不同几何空间下的表现，并提出了一种全新的跨几何表征学习框架。该框架通过混合空间的方式将欧氏和双曲几何结合起来进行图编码。我们的方法采用多个教师模型生成不同几何特性的提示嵌入，并通过结构感知的知识转移模块在各自几何上下文中进行最优匹配，同时引入几何优化网络来减小嵌入的分布差异。大量实验结果表明，相较于传统的KD方法，我们的模型无关框架能够更有效地捕捉拓扑图结构知识，从而显著提升学生模型的精度。
吉林大学｜人工智能学院
吉林省长春市｜吉林大学中心校区
正新楼｜7F
