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极超伪双曲表示学习
本文提出了一种基于常曲率伪黎曼流形的表示方法，适用于非欧几里德结构数据的机器学习。该方法的优化方法及应用于图表示的实验结果也被给出。
PDF4 years ago
word2vec, node2vec, graph2vec, X2vec: 结构化数据的向量嵌入理论
该研究探讨了图形和关系结构的矢量表示，以及生成这些表示的方法。作者提出了两种理论方法来理解矢量嵌入的基础，并建议未来的研究方向。
PDF4 years ago
ECCV场景图像生成中规范表示的学习
通过学习数据中的规范图形表征，我们提出了一种新模型，以改进复杂视觉场景的图像生成，并在 Visual Genome、COCO 和 CLEVR 三个基准测试上展示了模型的改进性能。
PDF5 years ago
使用子图汇集技术提升图神经网络对逻辑公式的表达
本研究通过开发一种新型的嵌入逻辑公式的结构感知神经网络架构，成功地解决了图形化方法在逻辑公式表示时的局限性，并在两个标准数据集上进行了实证研究，取得了最先进的性能，为深度学习与自动定理证明的融合提供了新的思路。
PDF5 years ago
WWW通用图形 Transformer 自注意力网络
本文介绍了一种基于 Transformer 的 GNN 模型，叫做 UGformer，用于学习图表示。UGformer 有两个变体，第一个变体利用 Transformer 对每个输入节点的一组采样邻居进行编码，第二个变体利用 Transfo
PDF5 years ago
基于复杂网络的持久同调方法用于动态状态检测
采用拓扑数据分析方法，我们从动力系统时间序列的图形化表示中提取了有关其周期性和混沌特征的信息，并使用序数分区框架构建了两种图形。该方法提供了更准确的动态特性描述，并具有更强的噪声鲁棒性。
PDF5 years ago
dyngraph2vec：使用动态图表示学习捕获网络动态性
基于嵌入方法的动态图形表示学习，结合密集和递归层，研究动态图形中的链路预测问题，并在两个真实数据集上验证了其优越性。
PDF6 years ago
ICML学习分层嵌入的双曲包含锥
在机器学习中，通过保留相关网络属性的低维嵌入学习图表示是一类重要的问题。本文提出了一种嵌入有向无环图的新方法，使用证明能够更好地模拟树状结构的双曲空间，并使用一组嵌套的测地凸锥来定义分层关系，并证明这些蕴含锥体在欧几里得和双曲空间中均具有一
PDF6 years ago