机器学习暑期学校(MLSS)系列开始于2002年，致力于传播统计机器学习和推理的现代方法。今年因新冠疫情在线举行，从6月28号到7月10号讲述了众多机器学习主题。本文推荐来自帝国理工学院Michael Bronstein教授讲述《几何深度学习》，166页ppt系统性讲述了几何深度学习基础知识和最新进展，非常干货。

地址： http://mlss.tuebingen.mpg.de/2020/schedule.html

作者介绍 Michael Bronstein，伦敦帝国理工学院教授，Twitter 图机器学习研究负责人，CETI 项目机器学习领导、Twitter 图机器学习负责人、研究员、教师、企业家和投资者。

https://www.imperial.ac.uk/people/m.bronstein

几何深度学习

在过去的几年，深度学习方法在多个领域取得了前所未有的成就，比如计算机视觉和语言识别。目前研究者主要将深度学习方法应用于欧氏结构数据，然而有些非常重要的应用需要处理非欧氏空间结构的数据，比如图和流形。这些几何数据在许多任务重的重要性越来越多高，比如3D视觉、传感网络、药品研发、生物医药、推荐系统以及各种web程序。深度学习在这些方面的应用有着明显的滞后，这是因为处理的对象的非欧性质使得在深层网络中对其基本操作的定义相当麻烦。

本教程的目的是介绍几何深度学习在图和流形数据上的最新成果，并综述针对这些问题的解决方法、关键难点和未来的研究方向。