表示学习,

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表示学习,

: 网络表示学习算法综述网络是一系列节点和边的集合,通常表示成一个包含节点和边的图。许多复杂系统都以网络的形式来表示,如社交网络、生物网络和信息...为了使网络数据的处理变得简单有效,针对网络中节点的表示学习成为了近年来的研究热点。
评级：0 浏览量：247 收藏量：0 资源大小：2.35MB 上传时间：2020-09-24

: 最新「无监督网络表示学习」综述论文近年来，图上的无监督网络表示学习(unsupervised network representation learning，简称UNRL)方法取得了显著进展，包括灵活的随机游走方法、新的优化目标和深度架构。然而，没有一个共同基准来系统地比较嵌入方法来...
评级：0 浏览量：293 收藏量：0 资源大小：1.41MB 上传时间：2021-04-10

: 网络表示学习 然后按照算法类别，介绍了当前5类主要的网络表示学习算法，特别地，对基于深度学习的网络表示学习技术进行了详细的介绍。之后讨论了网络表示学习的评测方法和应用场景。最后，探讨了网络表示学习的研究前景。
评级：0 浏览量：81 收藏量：1 资源大小：1.82MB 上传时间：2021-01-20

: 表示学习介绍.ppt 主要包括：表示学习概述、词向量表示学习、知识表示学习和网络表示学习
评级：0 浏览量：152 收藏量：1 资源大小：7.47MB 上传时间：2021-02-24

: 网络表示学习论文最新综述期望做这个方向的能好好看看，能够少走不少弯路。特别适用于研究生同学们
评级：0 浏览量：168 收藏量：0 资源大小：2.51MB 上传时间：2018-07-11

: 网络表示学习综述.pdf 这些网络数据对于我们处理具体的事务非常有帮助，在传统的机器学习算法中，我们可以利用输入的数据来进行模型的建模以及对数据的分析，但是对于网络结构而言，我们最直观的一个问题就是如何合适的表示网络信息，传统...
评级：0 浏览量：183 收藏量：0 资源大小：1.62MB 上传时间：2020-11-05

: 图表示学习-GraphRepresentationLearning 资料包括Representation Learning on Graphs- Methods and Applications 、图表示学习-AAAI 2019 Tutorial和GraphRepresentationLearning-Mila-2020.5
评级：0 浏览量：394 收藏量：0 资源大小：61.04MB 上传时间：2020-10-09

: 保持聚类结构的属性网络表示学习 在线社交平台产生大量可建模为属性网络的数据，SNE（social network embedding）表示学习模型可学到属性网络的潜在低维表示，为进一步的实际应用提供有效特征。但是SNE未考虑保持网络的潜在聚类结构，导致学到的特征...
评级：0 浏览量：87 收藏量：1 资源大小：1.23MB 上传时间：2021-04-30

: 语义表示学习-刘知远清华大学自然语言处理实验室刘知远在中国中文信息学会第十三届暑期学校 &前沿技术讲习班的PPT语义表示学习
评级：0 浏览量：255 收藏量：0 资源大小：20.42MB 上传时间：2018-10-25

: 微软东昱晓《图表示学习: 嵌入，GNNs与预训练》东昱晓是Redmond微软研究院的高级应用科学家，他获得了博士学位。来自圣母大学，曾是清华大学，美国陆军研究实验室和AMiner.org的访问学者。他的研究重点是数据挖掘，网络科学和计算社会科学，重点是应用计算模型来...
评级：0 浏览量：833 收藏量：0 资源大小：15.42MB 上传时间：2020-10-06

: 网络的表示学习 该文档为复杂网络表示学习的介绍性文章，适合做图的机器学习，表示学习方面的了解与研究的同学。
评级：0 浏览量：142 收藏量：0 资源大小：1.4MB 上传时间：2018-06-19

: 网络表示学习的研究与发展网络表示学习旨在将网络中的节点表示成低维稠密且具有一定推理能力的向量，以运用于节点分类、社区发现和链路预测等社交网络应用任务中，是连接网络原始数据和网络应用任务的桥梁。传统的网络表示学习方法都是针对...
评级：0 浏览量：127 收藏量：0 资源大小：1.06MB 上传时间：2021-01-20

: 模块化、反事实推理、特征分离，「因果表示学习」的最新研究都在讲什么？.zip 本文精选了几篇**因果表示学习**领域的最新文献，并细致分析了不同方法的基本架构，希望能帮助感兴趣的你对**因果学习应用于机器学习**的方向和可能一探究竟。提取模块化结构（Learning modular structures）反...
评级：0 浏览量：578 收藏量：1 资源大小：17.65MB 上传时间：2020-04-08

: 面向社会计算的网络表示学习 清华大学孙茂松、刘知远教授的博士生的博士论文和答辩PPT
评级：5 浏览量：161 收藏量：0 资源大小：16.41MB 上传时间：2018-11-08

: 网络表示学习发展综述论文文档包含几篇网络表示学习的论文，对网络表示学习进行了很好的总结，阐述了网络表示学习的发展历程以及未来研究下方向，对网络表示学习的算法知识进行了很好的总结。
评级：0 浏览量：217 收藏量：0 资源大小：7.92MB 上传时间：2018-07-15

: 图表示学习算法推理（来自WWW 2020）图深度学习研讨会(DL4G)展示结构化数据的嵌入和表示学习以及图深度学习的最新进展。来自DeepMind的研究科学家Petar Veličković给了关于《图表示学习算法推理》的报告，共46页ppt，详述了神经图算法推理的前沿研究...
评级：0 浏览量：208 收藏量：1 资源大小：6.08MB 上传时间：2020-04-23

: 大迁移：通用视觉表示学习 (General Visual Representation Learning) 在为视觉训练深度神经网络时，预训练表示的迁移提高了样本效率并简化了超参数调整。我们回顾了在大型监督数据集上进行预训练和在目标任务上对模型进行微调的范例。
评级：0 浏览量：637 收藏量：2 资源大小：3.26MB 上传时间：2020-05-09

: 网络表示学习综述这是清华大学2016年发布的一篇关于网络表示学习的综述，对于刚入门这个领域的同学来说很有参考价值
评级：0 浏览量：157 收藏量：0 资源大小：923KB 上传时间：2019-05-03

: Representation Learning A Review and New Perspectives表示学习.docx 表示学习全文翻译
评级：0 浏览量：171 收藏量：0 资源大小：1.85MB 上传时间：2021-10-14

: 【ECML#PKDD20教程】图表示学习与应用图表示学习为挖掘和学习网络数据提供了一个革命性的范例。在本教程中，我们将系统地介绍网络上的表示学习。我们将以阿里巴巴、AMiner、Microsoft Academic、微信和XueTangX的行业案例作为教程的开始，来解释网络分析...
评级：0 浏览量：259 收藏量：0 资源大小：27.41MB 上传时间：2020-10-19

: AAAI 2020最新「迁移表示学习最新进展」【宾夕法尼亚大学】.zip 2020年2月7日-2月12日，AAAI 2020 于...迁移学习近年来受到了非常大的关注，今年AAAI也有很多相关论文，这场Tutorial全面回顾可迁移表示学习方法的最新发展，重点介绍文本、多关系和多媒体数据的可迁移表示学习方法。
评级：4 浏览量：335 收藏量：2 资源大小：18.32MB 上传时间：2020-02-11

: 刘致远-知识表示学习研究进展及SMP 2016 PPT.rar 老师-知识表示学习研究进展，详细介绍了知识表示学习背景及现在主流方法，另附SMP 2016 PPT
评级：0 浏览量：109 收藏量：0 资源大小：8MB 上传时间：2019-12-10

: 基于深度流形表示学习的工业过程多故障识别方法.pdf 基于深度流形表示学习的工业过程多故障识别方法深度流形表示学习是当前人工智能和机器学习领域中的一个热门话题，它可以学习系统的本质特征，并且能够对工业过程中出现的多种故障进行识别。在本文中，我们将基于...
评级：0 浏览量：68 收藏量：0 资源大小：1.53MB 上传时间：2021-08-18

: test.yaml 网络表示学习博客需要资源网络表示学习示例，创建一个yaml文件，这里采用test.yaml,内容如下
评级：0 浏览量：91 收藏量：0 资源大小：546B 上传时间：2019-11-02

: 哈佛大学「生物医学网络表示学习」最新综述论文随着表示学习在提供强大的预测和数据洞察方面取得的显著成功，我们见证了表示学习技术在建模、分析和网络学习方面的快速扩展。生物医学网络是相互作用系统的通用描述，从蛋白质相互作用到疾病网络，一直到医疗保健...
评级：0 浏览量：159 收藏量：0 资源大小：4.05MB 上传时间：2021-04-16

: 《标签噪声表示学习的研究:过去、现在和将来》经典的机器学习隐含地假设训练数据的标签是从一个干净的分布中采样的，这对于真实的场景来说...因此，迫切需要设计标签噪声表示学习(LNRL)方法对带噪声标签的深度模型进行鲁棒训练。为了充分了解LNRL，我们进行了综述。
评级：0 浏览量：637 收藏量：0 资源大小：3.39MB 上传时间：2020-11-12

: 监督式表示学习：深度自动编码器的转移学习在本文中，我们提出了一种基于深度自动编码器的监督表示学习方法，用于转移学习。提出的深度自动编码器由两个编码层组成：嵌入层和标签编码层。在嵌入层中，根据KL散度，将源域和目标域之间的距离分布软嵌入的...
评级：0 浏览量：271 收藏量：0 资源大小：736KB 上传时间：2021-03-10

: 10刘知远_表示学习在计算社会科学中的应用.pdf 社会语言学、社会心理学领域提出一系列通过语言分析社会的理论前表示学习时代-基于符号的表示分布式表示学习时代对象均被表示成稠密、实值、低维向量根据分布式表示，可以自动检测上下位关系建立跨语言词汇...
评级：0 浏览量：253 收藏量：0 资源大小：6.16MB 上传时间：2019-09-07

: 图表示学习初稿（修订）1 图表示学习是深度学习领域的一个重要分支，主要目标是学习如何有效地从图形结构化数据中提取特征和模式，以便进行预测、推理和泛化。在众多的现实世界问题中，如社交网络分析、化学合成、3D视觉、推荐系统、人机问答...
评级：0 浏览量：43 收藏量：0 资源大小：1.82MB 上传时间：2022-08-08

: 多模态数据的图表示学习 图表示学习可以将数据表示为节点以及节点之间的关系，通过把节点及它们的关系映射到一个低维空间可以实现数据间的语义挖掘，并且能更加灵活地将算法应用于不同的数据挖掘任务中。因此，构建多模态数据的图表示模型，...
评级：0 浏览量：171 收藏量：0 资源大小：7.06MB 上传时间：2023-08-16

: network-representation-learning:网络表示学习 网络表示学习 重新实现了四种网络表示学习算法，根据腾讯微博数据集评估，AUC：0.7548 ，对腾讯微博数据集进行评估，AUC：0.7608 ，在腾讯微博数据集上评估，AUC：0.7553 ，对Cora数据集进行评估，预测准确性：...
评级：0 浏览量：202 收藏量：0 资源大小：2.95MB 上传时间：2021-05-16

: FREERL：融合关系嵌入式表示学习框架的方面提取在本文中，我们提出了融合关系嵌入式表示学习（FREERL）框架，通过该框架，可以将语义结构和语言表达特征（如统计共现或依赖语法）融合到对象实体和属性实体的嵌入中。然后，将获得的嵌入用于对齐对象-属性对，并...
评级：0 浏览量：141 收藏量：0 资源大小：863KB 上传时间：2021-03-15

: 《人工智能之表示学习》报告近日，由清华大学人工智能研究院、北京智源人工智能研究院和清华-中国工程知识智能联合研究中心编写的《人工智能之表示学习》报告正式发布。该报告主要从概念、理论模型、领域人才、技术趋势等4个部分，介绍知识表示...
评级：0 浏览量：189 收藏量：0 资源大小：4.67MB 上传时间：2020-09-29

: 基于融合元路径的图卷积异质信息表示学习算法近年来，网络表示学习（ Network RepresentaTIon Learning，NRL）作为一种在低维空间中表示节点来分析异质信息网络（ Heterogeneous InformaTIon Networks，HIN）的有效方法受到越来越多的关注。基于随机游走的方法...
评级：0 浏览量：243 收藏量：1 资源大小：1.83MB 上传时间：2021-07-07

: 《异构网络表示学习》综述论文 表示学习为各种AI领域提供了一种革命性的学习范式。在这个综述中，我们研究和回顾了表示学习的问题，并将重点放在由不同类型的顶点和关系组成的异构网络上。这个问题的目标是自动地将输入异构网络中的对象(最常见的...
评级：0 浏览量：540 收藏量：1 资源大小：211KB 上传时间：2020-06-07

: 活动轨迹相似度计算的深度表示学习 活动轨迹相似度计算的深度表示学习
评级：0 浏览量：178 收藏量：0 资源大小：372KB 上传时间：2021-03-09

: 知识图谱中的表示学习 从宏观角度介绍了RL4KG，可以让初学者迅速掌握表示学习的概念和要义。
评级：5 浏览量：625 收藏量：1 资源大小：4.13MB 上传时间：2017-11-04

: 深度多模态表示学习综述论文多模态表示学习旨在缩小不同模态之间的异质性差距，在利用普遍存在的多模态数据方面起着不可或缺的作用。基于深度学习的多模态表示学习由于具有强大的多层次抽象表示能力，近年来受到了广泛的关注。
评级：0 浏览量：3029 收藏量：1 资源大小：7.24MB 上传时间：2020-06-21

: 教育测评知识图谱的构建及其表示学习 与传统通过网页爬虫等技术手段构建的知识图谱相比，本文构建的知识图谱优点在于逻辑结构清晰，实体间关系的刻画遵循知识图谱模式层的定义.EAKG为领域内知识共享，知识推理，知识表示学习等任务提供了良好的支撑....
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评级：0 浏览量：11 收藏量：0 资源大小：938KB 上传时间：2024-05-27

: 基于表示学习的信息推荐算法及应用.pdf 基于表示学习的信息推荐算法及应用研究背景个性化的推荐场景研究内容基于矩阵分解的要素级推荐算法基于偏好向量学习的信息推荐算法通过把目标对象映射到低纬度的统一特征空间，学习用户，商品以及用户偏好行为...
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: 基于高阶相似性的属性网络表示学习.docx 基于高阶相似性的属性网络表示学习 本文旨在解决网络表示学习中的挑战，即如何将网络嵌入低维空间中并学习节点之间的高阶相似性。作者提出了一种基于高阶相似性的属性网络表示学习算法（LANAHS），该算法可以充分...
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: KRLPapers:关于知识表示学习（KRL）知识嵌入（KE）的必读论文 KRL：知识表示学习。柯：知识的嵌入。和贡献。我们发布了，这是KRL / KE的开源工具包。该存储库提供了标准的KRL / KE培训和测试框架。当前，OpenKE中已实现的模型包括TransE，TransH，TransR，TransD，RESCAL...
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: 基于TransE的表示学习方法研究综述为了及时了解基于TransE的表示学习方法的最新研究进展，通过归纳与整理，将基于TransE的表示学习方法分为基于复杂关系、基于关系路径、基于图像信息以及基于其他方面的方法四种类型。对每一种方法的设计思路、优缺点...
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