<div dir="ltr"><div>Reminder for the AI Seminar tomorrow; please use the link below if you plan to attend.</div><div>best,</div><div>V. Tsotras</div><div><br></div>--------------------------------------<br><div class="gmail_quote gmail_quote_container"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Sun, Mar 1, 2026 at 2:56 PM Vassilis Tsotras <<a href="mailto:vassilis.tsotras@ucr.edu">vassilis.tsotras@ucr.edu</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">The next AI Seminar will be on Friday March 6th, 12-1pm, in the MRB Seminar Room (1st floor).</div><div dir="ltr" class="gmail_attr"><br></div><div dir="ltr" class="gmail_attr">The talk will be given by <b>Prof. Suqi Liu</b>, Department of Statistics, UCR</div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div><br></div><div>*** Pizza and refreshments will be provided ****<br><br>To keep track of the number of attendees, please *register* at:</div><div><a href="https://www.eventbrite.com/e/ai-seminar-series-tickets-1984239271074" target="_blank">https://www.eventbrite.com/e/ai-seminar-series-tickets-1984239271074</a></div><div><br></div><div><br>TITLE: Graph Neural Network Meets Random Geometric Graph</div><div><br></div><div>ABSTRACT: </div><div>Graph neural networks (GNNs) have emerged as a powerful framework for learning from graph-structured data, yet their theoretical understanding—particularly regarding the behavior of different architectural choices across various graph-based tasks—remains limited. In parallel, random geometric graphs (RGGs) provide a well-defined probabilistic model that captures the interplay between geometry and connectivity in complex networks.<br><br>In this talk, I will discuss several efforts I have undertaken to bridge these two perspectives by studying GNNs through the lens of RGGs. In the first part, I will focus on the classic graph matching problem and show that, by leveraging a specific GNN, perfect recovery can be achieved even in high-noise regimes. In the second part, I will briefly highlight recent work demonstrating the provable benefits of graph attention networks (GATs) for a node regression task. This talk is based on joint work with Morgane Austern, Kenny Gu, and Somak Laha.<br><br></div><div><br></div><div>Bio:</div><div>Suqi Liu is an Assistant Professor in the Department of Statistics at the University of California, Riverside. He received his Ph.D. in Operations Research and Financial Engineering from Princeton University. Prior to joining UCR, he was a Postdoctoral Research Fellow in Biomedical Informatics at Harvard University. His research interests lie at the intersection of probability, statistics, and artificial intelligence, with applications in biomedical sciences.</div><div><br></div><div>------------------------------------<br>Sponsored by the RAISE@UCR Institute, the <span><span><span>AI</span></span></span> <span><span><span>Seminar</span></span></span> <span><span><span>Series</span></span></span> presents speakers working on cutting edge Foundational <span><span><span>AI</span></span></span> or applying <span><span><span>AI</span></span></span> in their research. The goal of these <span><span><span>seminars</span></span></span> is to inform the UCR community about current trends in <span><span><span>AI</span></span></span> research and promote collaborations between faculty in this emerging field. These <span><span><span>seminars</span></span></span> are open to interested faculty and graduate/undergraduate students. Please forward this email to other colleagues or students in your lab that may be interested. After the <span><span><span>seminar</span></span></span> a discussion will follow for questions, open problems, ideas for possible collaborations etc.<br><br>Sincerely,<br>Vassilis Tsotras<br>Professor, CSE Department<br>co-Director, RAISE@UCR Institute<br><br>Amit Roy-Chowdhury<br>Professor, ECE Department<br>co-Director, RAISE@UCR Institute</div></div>
</div></div>
</div>
</div></div>
</div>
</div></div>
</div></div>
</div>
</div></div>
</div>
</div></div>
</div></div>
</div>
</div></div>
</div></div>
</div>
</blockquote></div></div>