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      電子發燒友網>電子資料下載>電子資料>基于無監督淺層神經網絡聯合學習的表示方法

      基于無監督淺層神經網絡聯合學習的表示方法

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

      資料介紹

      隨著神經網絡技術的快速發展，面向復雜網絡數據的網絡表示學習方法受到越來越多的關注，其旨在學習網絡中節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絡表示學習模型主要基于節點結構相似和節點內容相似，不能同時有效捕獲節點結構和內容的相似信息，因此在結構和內容等價混合的網絡數據上表現較差。為此，探索了節點結構相似和節點內容相似的融合特征，提岀了一種基于無監督淺層神經網絡聯合學習的表示方法SN2vec。實驗分別利用節點結構和內容等價混合的 Brazilian air- traffic， American air- traffic， Wikipedia數據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值優于現有的淺層隨機游走網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點。

      pIYBAGCCPyOAVXPTAAB7dbMf2Ww398.png

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