IJCAIJun, 2019

DANE: 域自适应网络嵌入

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TL;DR本文提出了一种全新的领域自适应网络嵌入框架 (Domain Adaptive Network Embedding framework)，利用图卷积网络来学习可转移的嵌入。在该框架中，多网络的节点通过一组共同的可学习参数编码为向量，使向量共享一个对齐嵌入空间。并通过对抗学习正则化来进一步对齐不同网络上的嵌入分布。此外，DANE 在学习可转移网络嵌入方面的优势可以在理论上得到保证。广泛的实验表明，所提出的框架在跨网络领域自适应任务中优于其他最先进的网络嵌入基线。
network embeddingmachine learninggraph structured datadomain adaptationgraph convolutional network
发现论文，激发创造
  • 深度适应网络学习可迁移特征

    本文提出了一种新的深度自适应网络 (DAN) 结构，它将多个领域的分布嵌入到再生核 Hilbert 空间中，并应用最优多核选择方法以匹配均值嵌入。DAN 能够学习具有统计保证的可传递特征，并通过核嵌入的无偏估计来实现线性扩展。实验证据表明，所提出的架构在标准领域自适应基准数据集上获得了最先进的图像分类误差率。

    Feb, 2015

  • 学习动态环境下的带属性网络嵌入

    本研究提出了一种新的动态属性网络嵌入框架 ——DANE，该框架采用了一种离线方法来达成共识嵌入，然后利用矩阵扰动理论来在在线方式下保持末状态的新鲜度。

    Jun, 2017

  • 跨网络节点分类的对抗深度网络嵌入

    本文介绍一种基于对抗性领域适应的深度网络嵌入模型，旨在实现跨网络节点分类。该模型利用两个特征提取器来保留节点之间的属性相似性和拓扑关系，并采用节点分类器和对抗性领域适应技术来使节点表示网络不变和有较好的标签判别能力。实验结果表明，该模型在跨网络节点分类问题上达到了最先进的表现。

    Feb, 2020

  • 动态对抗适应网络的迁移学习

    该论文提出了一种新的动态对抗自适应网络（DAAN），旨在在量化评估全局和本地域分布的相对重要性的同时，动态学习域不变表示。DAAN 是首次尝试对深层对抗学习进行动态自适应分布的实践。该方法在真实应用中易于实现和训练，并取得了比现有方法更好的分类准确性，结果表明对抗迁移学习中动态分布自适应的必要性和有效性。

    Sep, 2019

  • GANE: 生成对抗网络嵌入

    本文提出了一种使用基于对抗生成网络的方法进行网络嵌入的模型，通过引入 Wasserstein-1 距离和三种不同的变体来解决无监督学习和有监督学习之间的鸿沟，实现在低维嵌入向量空间中保留网络中的第一和第二阶接近度，实验结果表明，在链接预测、可视化和聚类任务中，我们的模型始终优于现有技术，并有显著的改进。

    May, 2018

  • 因果生成领域自适应网络

    本文提出了一种灵活的生成领域自适应网络 (G-DAN) 和因果生成领域自适应网络 (CG-DAN)，旨在通过建模特征的生成过程和使用低维潜在变量，学习和处理源域和目标域之间的分布变化，进而实现跨领域数据生成和预测。实验结果表明，这两种方法在合成和真实数据实验中都能有效地适应不同的领域。

    Apr, 2018

  • 非线性嵌入变换在无监督领域自适应中的应用

    本文提出了一种非线性嵌入变换（NET）算法，它将领域对齐和基于相似度的嵌入结合在一起，在多个视觉数据集上进行全面评估，证明了 NET 算法在无监督域适应中优于现有竞争的程序。

    Jun, 2017

  • 深度转移网络：无监督域自适应

    该论文提出了一种名为 Deep Transfer Network 的领域适应框架，其中高度灵活的深度神经网络用于实现分布匹配过程，在分类准确性和执行时间等方面取得了显著的改进。

    Mar, 2015

  • 带有敌对训练和图嵌入的域适应

    该论文研究了如何对社交媒体上的帖子进行分类，提出了一种新模型，基于对抗学习进行领域自适应，并依据基于图的半监督学习来利用未标记数据，实验表明与几个基准系统相比具有显著优势。

    May, 2018

  • 深度适应实现增量学习

    提出了一种名为 Deep Adaptation Networks 的方法，通过在现有神经网络中添加线性组合的新滤波器来实现学习新技能，而不影响已经学习的性能，以及在各种图像分类任务中表现出良好的效果。

    May, 2017