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使用机器学习检测网络耦合动力系统中的干扰
寻找未知干扰并识别其属性和位置的方法，即使对干扰或底层动力学一无所知也可应用于许多领域，我们基于机器学习提出一种基于先前系统观测（基于已知训练函数）的无模型方法，可以通过多种已知驱动函数识别多种类型的未知干扰，我们通过食物网络和神经活动模型
PDFa year ago
深残留 GCN 中使用动态扩张聚合进行重叠社区检测
本文在无需已知节点标记的情况下，针对图中存在的重叠社区检测问题，设计了一个基于深度动态残差图卷积网络和 Bernoulli-Poisson 模型的端到端解码器的框架，并且在 Facebook 数据集和多个大型合著网络数据集上实验，结果表明优
PDF2 years ago
神经网络验证的基于抽象的框架
本研究提出了一种通过使用过度逼近来减小神经网络规模，以提高神经网络验证技术的框架，并使用反例引导调整逼近，以验证大型神经网络。实验证明，该方法对验证大型神经网络具有很大的潜力。
PDF5 years ago
基于长短时记忆循环神经网络的网络流量矩阵预测框架
本文提出了一种基于 LSTM RNN 框架的网络流量长短期预测方法，并在 GEANT 网络实验数据中验证表明，该方法可以很快地收敛且在相对较小的模型中取得了最先进的短期和长期流量矩阵预测性能。
PDF7 years ago
SNAP: 一款通用的网络分析和图挖掘库
描述了使用 Stanford Network Analysis Platform (SNAP) 分析和操作大型网络的工具，给出 SNAP 功能和处理大型图形的性能基准，并提供了一个包含社交网络和信息实体网络等的数据集。
PDF8 years ago
用于随机块模型推断的高效蒙特卡罗和贪婪启发式算法
本文介绍了一种对大型网络中的随机块模型进行推理的高效算法。该算法可作为优化的马尔科夫链蒙特卡罗方法或贪婪凝聚启发式算法使用，并且在许多人工和实际网络中均能产生几乎与更精确和昂贵的 MCMC 方法不可区分的结果，并且不偏向于任何特定的混合模式
PDF11 years ago
标签传播在网络中发现重叠社区
本文介绍了一种基于标签传播技术的算法，用于在大型网络中寻找重叠的社区结构，并扩展了标签传播步骤，使每个顶点可以属于多达 v 个社区，其算法在与独立设计的基准测试和真实网络上的测试中均表现出高度的有效性，而且速度非常快，可以在短时间内处理非常
PDF15 years ago
在大型网络中估计互信息和多信息
提出了一种在大型网络中估计信息关系的实用方法，可以可靠地估计互信息和多个信息项，并通过基因表达、金融市场和消费者偏好等领域的分析加以说明。
PDF19 years ago
网络核心分解的 O (m) 算法
介绍了一种基于 k - 核分解的算法，用于确定给定网络的核心分解，从而揭示大型网络的结构。
PDF21 years ago