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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>新型生成對(duì)抗式分層網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)算法

      新型生成對(duì)抗式分層網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)算法

      2021-03-11 | pdf | 2.02 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      針對(duì)當(dāng)前鏈路預(yù)測(cè)算法無(wú)法有效保留網(wǎng)絡(luò)圖髙階結(jié)構(gòu)特征的問(wèn)題，提岀一種生成對(duì)抗式分層網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)算法。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)圖的一階鄰近性和二階鄰近性，遞歸地對(duì)網(wǎng)絡(luò)圖進(jìn)行邊緣折疊和頂點(diǎn)合并，形成逐層規(guī)模變小的子網(wǎng)絡(luò)圖，使用 Node2vec算法對(duì)規(guī)模最小的子網(wǎng)絡(luò)圖進(jìn)行預(yù)處理，并將預(yù)處理結(jié)果輸入到生成對(duì)抗式網(wǎng)絡(luò)（ Embedgan）模型中，學(xué)習(xí)得到最小子網(wǎng)絡(luò)圖頂點(diǎn)的低維向量表示，將其輸入至上一層子網(wǎng)絡(luò)的 Embedgan模型中，作為上一層子網(wǎng)絡(luò)圖頂點(diǎn)的低維向量表示。按照該方法進(jìn)行逐層向上回溯學(xué)習(xí)，直至學(xué)習(xí)到原始網(wǎng)絡(luò)圖，從而得到原始網(wǎng)絡(luò)圖頂點(diǎn)的低維向量表示。在多個(gè)不同領(lǐng)域的真實(shí)網(wǎng)絡(luò)藪據(jù)集土進(jìn)行鏈路預(yù)測(cè)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法的準(zhǔn)確率與穩(wěn)定性均優(yōu)于LP、Katz和LⅠNE算法。

      新型生成對(duì)抗式分層網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)算法

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