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      基于無監(jiān)督淺層神經(jīng)網(wǎng)絡聯(lián)合學習的表示方法

      2021-04-23 | rar | 3.13 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      隨著神經(jīng)網(wǎng)絡技術的快速發(fā)展，面向復雜網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡表示學習方法受到越來越多的關注，其旨在學習網(wǎng)絡中節(jié)點的低維度潛在表示，并將學習到的特征表示有效應用于基于圖的各種分析任務。典型的淺層隨杋游走網(wǎng)絡表示學習模型主要基于節(jié)點結構相似和節(jié)點內(nèi)容相似，不能同時有效捕獲節(jié)點結構和內(nèi)容的相似信息，因此在結構和內(nèi)容等價混合的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較差。為此，探索了節(jié)點結構相似和節(jié)點內(nèi)容相似的融合特征，提岀了一種基于無監(jiān)督淺層神經(jīng)網(wǎng)絡聯(lián)合學習的表示方法SN2vec。實驗分別利用節(jié)點結構和內(nèi)容等價混合的 Brazilian air- traffic， American air- traffic， Wikipedia數(shù)據(jù)集在多標簽分類和降維可視化任務上進行驗證。結果顯示，SN2vec在多標簽分類任務中的MirσFⅠ值優(yōu)于現(xiàn)有的淺層隨機游走網(wǎng)絡表示方法并且可以較好地學習到潛在結構表示一致的節(jié)點。

      pIYBAGCCPyOAVXPTAAB7dbMf2Ww398.png

      神經(jīng)網(wǎng)絡 數(shù)據(jù)
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