[論文閱讀筆記] metapath2vec: Scalable Representation Learning for Heterogeneous Networks 本文結構 解決問題 主要貢獻 算法原理 參考文獻 (1) 解決問題 解決異構網絡上的節點嵌入 ...
論文閱讀筆記 Adversarial Learning on Heterogeneous Information Networks 本文結構 解決問題 主要貢獻 算法原理 參考文獻 解決問題 現有的異構網絡 HIN 嵌入方法本質上可以歸結為兩個步驟 正樣本生成和負樣本生成 在這些樣本上訓練模型優化目標函數以得到更合適的節點嵌入。目前主流的異構網絡嵌入方法存在以下幾個問題: Problem : 首 ...
2021-06-05 09:00 1 215 推薦指數:
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Semi-Supervised Learning with Generative Adversarial Networks 引言:本文將產生式對抗網絡(GAN)拓展到半監督學習,通過強制判別器來輸出類別標簽。我們在一個數據集上訓練一個產生式模型 G 以及 一個判別器 D,輸入 ...
研究動機 異構信息網絡是推薦系統中重要的數據表示。異構信息網絡的推薦系統常常面臨2個問題:如何去表示推薦系統的高級語義,如何向推薦系統中融入異構信息。在這篇文章中,我們首先將meta-graph融入 ...
來源:KDD 2018 原文: HEER code: https://github.com/GentleZhu/HEER 注: 若有錯誤,歡迎指正 ...
論文信息:Vinyals O, Blundell C, Lillicrap T, et al. Matching networks for one shot learning[C]//Advances in neural information processing systems. ...
[論文閱讀筆記] node2vec:Scalable Feature Learning for Networks 本文結構 解決問題 主要貢獻 算法原理 參考文獻 (1) 解決問題 由於DeepWalk的隨機游走是完全無指導的隨機采樣,即隨機游走不可控。本文 ...
論文信息:Snell J, Swersky K, Zemel R. Prototypical networks for few-shot learning[C]//Advances in Neural Information Processing Systems. 2017 ...
摘要 GAN的訓練需要圖片是兩兩匹配的,這樣經過訓練后,生成器可以逐步生成一張讓判別期無法判斷真偽的圖片。但實際上會碰到一些非匹配的圖片,於是就提出了非匹配的圖片轉換(Unpaired image- ...