NLGAE:一種基于改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及損失函數(shù)的圖自編碼器節(jié)點(diǎn)分類模型

摘要： 利用圖嵌入方法將圖的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、節(jié)點(diǎn)屬性等高維異構(gòu)信息映射到稠密的向量空間，是解決圖數(shù)據(jù)由非歐空間性帶來的計算不友好、鄰接矩陣的高度空間復(fù)雜性等問題的主流方法。在對經(jīng)典圖自編碼器模型GAE與VGAE所存在的問題進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，嘗試從編碼器、解碼器及損失函數(shù)3個方面對基于圖自編碼器的圖嵌入方法進(jìn)行改進(jìn)，提出一種基于改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及損失函數(shù)的圖自編碼器模型NLGAE。首先，在模型結(jié)構(gòu)... （共13頁）

圖表示學(xué)習(xí) 圖自編碼器 注意力機(jī)制 節(jié)點(diǎn)分類