开发者社区人工智能文章正文

Network Embedding 指南

2018-08-14 2485

版权

本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。

简介：

网络嵌入（Network Embedding）方法的目的是学习网络中节点的低维潜在表示。这些表示可以被用作在诸如分类、聚类、链接预测和可视化等图形上的广泛任务的特征。在这个综述中，我们总结和分类最新研究进展，形成这一研究领域的概述。文中首先讨论了网络嵌入的理想特性，并简要介绍了网络嵌入算法的发展历史。然后，讨论了在不同场景下的网络嵌入方法，如有监督与无监督学习、同质网络的学习嵌入和异构网络的嵌入等。我们进一步展示了网络嵌入的应用，并对未来的工作进行了总结。

81c95978b1eede5a77916dd56045afd5afdd2342

原文发布时间为：2018-08-13

本文作者：Xiaowen

本文来自云栖社区合作伙伴“专知”，了解相关信息可以关注“专知”。

文章标签：

算法

机器学习/深度学习

数据挖掘

数据可视化

技术小能手

算精通

6月前

机器学习/深度学习自然语言处理 TensorFlow

Recurrent Neural Network，简称 RNN

循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称 RNN）是一种神经网络，其特点是具有循环结构，可以对序列数据进行建模。RNN 通过将序列数据分解为多个时间步，并在每个时间步使用相同的神经网络结构对数据进行处理，从而能够捕捉序列数据中的时间依赖关系。

算精通

38 6 6

算精通

6月前

机器学习/深度学习 TensorFlow 语音技术

Convolutional Neural Network，简称 CNN

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称 CNN）是一种深度学习模型，主要用于图像识别、物体检测、语音识别等任务。CNN 通过局部感知、权值共享和下采样等操作，能够有效地提取图像特征，从而实现对图像的分类和识别。

算精通

58 4 4

算精通

8月前

机器学习/深度学习算法框架/工具 C++

Caffe（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）

Caffe（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）是一个流行的深度学习框架，主要用于图像分类、物体检测和语义分割等计算机视觉任务。它由Berkeley Vision and Learning Center（BVLC）开发，使用C++编写，提供了高效的神经网络实现和训练工具。

算精通

115 1 2

北村南

10月前

机器学习/深度学习数据挖掘

【论文解读】Co-attention network with label embedding for text classification

华南理工出了一篇有意思的文章，将标签和文本进行深度融合，最终形成带标签信息的文本表示和带文本信息的标签表示。

北村南

123 1 1

征途黯然。

机器学习/深度学习自然语言处理数据挖掘

【文本分类】A C-LSTM Neural Network for Text Classification