日前，来自加州大学伯克利分校的刘广志在人工智能领域再创佳绩，其研究成果被国际知名杂志IEEE TNNLS（IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems）接收。这也是刘广志在人工智能领域领先期刊上发表的又一篇高水平论文。
据悉，刘广志的研究方向之一是机器学习中的图形模型和神经网络。本次发表的论文名为“Semi-supervised Learning with Graph Convolutional Networks”，主要提出了一种基于图卷积网络的半监督学习方法，并通过大量实验证明其高效性和稳定性。
刘广志表示，图卷积网络在处理图结构数据方面的表现非常优秀，这为他们的研究提供了很好的基础。而论文被IEEE TNNLS杂志接收，也充分肯定了团队在图卷积网络和深度学习领域的研究水平，同时也对他们未来研究方向有着积极的推动作用。
值得一提的是，IEEE TNNLS杂志是国际知名学术期刊，对作者的研究成果有很高的要求，可以说是人工智能领域内的IEEE Transactions on Information Theory和IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence等期刊级别的存在。所以，刘广志的研究成果被该杂志所应，不仅仅是对他个人、团队的认可，更是对中国在人工智能领域的源源不断的发展和进步，也彰显了中国理论科研实力的提升。