主要观点：传统深度学习技术在处理如分子和数据网络等不规则、复杂数据时表现不佳，几何深度学习（GDL）是适用于解决此类问题的机器学习方法。
关键信息：

• GDL 扩展传统深度学习方法以处理非欧几里得数据，关注数据点间关系，对分析分子化合物等复杂结构很有力。
• 传统深度学习架构在处理非欧几里得数据时存在局限性，如局部邻域模式不统一、不变性不同、丢失关系细节等。
• GDL 利用图神经网络等概念，通过消息传递处理节点间关系，基于对称性学习确保网络输出一致，且图形计算可借助 GPU 加速处理。
• GDL 在分子属性预测、3D 建模与计算机视觉、欺诈检测和社会网络分析等领域有广泛应用。
  重要细节：
• 在化学中分子用图表示，GDL 可预测分子性质加速药物发现。
• 自动驾驶、医学成像、增强现实等领域利用 GDL 处理 3D 数据。
• 欺诈检测系统利用 GDL 分析交易网络中的异常，社会网络分析可检测假账户等。
• 几何深度学习在多个领域已产生影响，未来在机器人、物理模拟等领域有应用潜力，同时需关注可扩展性、可解释性和与其他 AI 方法的整合等。