该论文在音乐生成的深度学习系统中引入了一种新颖的图表示方法和深度变分自编码器，将音乐的结构和内容分开生成，实现了更具层次结构的人机交互音乐创作方式。
Jul, 2023
通过解释图嵌入任务及其挑战、回顾广泛的图嵌入技术、评估多种先进方法并比较它们的性能，本文综述了图表示学习的最新研究进展，同时探讨了其在潜在应用和未来发展方向的应用与发展。
Sep, 2019
提出了一种符号音乐生成模型，使用了歌曲结构图分析网络构建了一个图，利用音符序列和乐器等信息作为节点特征，音符序列之间的相关性作为边特征。通过训练图神经网络来获取图中节点的表示，然后将节点表示作为 Unet 的输入生成 CONLON 钢琴滚动图像潜变量。实验结果表明，该模型可以生成全面形式的音乐，为符号音乐生成提供了一种有前景且创新的方法，并在音乐信息检索的各个领域，包括音乐创作、音乐分类和音乐修复系统中具有潜在的应用价值。
Dec, 2023
本文综述了在图表示学习领域中，基于深度学习和非线性降维等技术的自动编码图结构为低维向量方法，包括基于矩阵分解、随机游走、图神经网络等方法，并开发了一个统一框架描述这些最新的方法，并为未来的工作提出了一些重要应用和方向。
Sep, 2017
本篇综述了目前深度图表示学习算法的最新研究进展，提出了现有技术的新分类法，并探讨了深度图表示学习的实际应用、前景及挑战方向。
Apr, 2023
本研究对 15 个数据集进行了 12 种度量方法的实验研究，其中涵盖了图的非线性降维和表示学习。结果显示，无论是在连接预测还是节点分类任务中，没有一种方法完全胜出。
May, 2019
本文介绍一种基于符号和弦标注的新型音乐分割方法，即 pitchclass2vec，使用自然语言处理技术和定制编码将其嵌入到连续的向量表示中。使用 LSTM 神经网络的算法，在音乐领域优于基于符号和弦注释的最新技术。
Mar, 2023
本文提出了一种结合无监督和有监督学习组成的方法，通过利用 random walk 方法和 Gumbel-Softmax 分布将图节点映射到节点序列，然后使用修改后的 RNN 神经网络单位学习节点表示方法和它们的邻域信息，实验表明该方法优于或与现有算法相当，具有收敛速度快和准确度高的优点。
May, 2018
本文从图形嵌入的定义、挑战及其使用展开了全面综述，总结了图形嵌入的应用领域，提出了四个未来研究方向。
本研究提出了一种名为 Graph2vec 的神经嵌入框架，用于学习任意大小的图的数据驱动分布式表示。该模型可以应用于图分类、图聚类等下游任务，并取得了显著的性能提升。
Jul, 2017