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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>嵌入雙曲幾何的神經(jīng)網(wǎng)絡表示模型

      嵌入雙曲幾何的神經(jīng)網(wǎng)絡表示模型

      2021-04-02 | rar | 1.17 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　為解決已有圖表示學習方法復雜性較高的問題，提出一種能在維持圖特征表達力的同時提升學習效率的方法。通過在神經(jīng)網(wǎng)絡表示模型中設置適當?shù)碾p曲幾何結(jié)構(gòu)捕獲圖數(shù)據(jù)的基本屬性，利用貝葉斯個性化排序目標最大化節(jié)點之間正確鏈接和錯誤鏈接的差距從而自動學習相似性信息，在所設計的神經(jīng)排序模型中使用雙曲距離函數(shù)計算節(jié)點之間的層次距離。在此基礎上，基于黎曼梯度下降法學習節(jié)點的特征向量。實驗結(jié)果表明，相對DNGR、HARP等方法，該方法能夠高效地學習節(jié)點特征，而且能獲得更加緊湊、更具表達力的特征向量表示。

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