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清华大学开源用于网络嵌入的工具包 OpenNE

清华大学计算机科学与技术系的研究人员近日开源了一款 NE/NRL 训练和测试框架 —— OpenNE，旨在帮助开发者对 NE/NRL（Network Representation Learning，网络表示学习）开展相关的实验和研究。 OpenNE 统一了不同
反向一觉 6年前 1119

图嵌入（Graph Embedding）有哪些应用，常用的表示学习方法有哪些

网络嵌入方法（Network Embedding）旨在学习网络中节点的低维度潜在表示，所学习到的特征表示可以用作基于图的各种任务的特征，例如分类，聚类，链路预测和可视化。 常用的Graph Embedding方法有： 1、DeepWalk 是第一个被
wodwl 5年前 3288

图嵌入综述 (arxiv 1709.07604) 译文 4.1 ~ 4.2

原文：A Comprehensive Survey of Graph Embedding: Problems, Techniques and Applications (arxiv 1709.07604) 译
布客飞龙 6年前 1757

图嵌入综述 (arxiv 1709.07604) 译文 4.3 ~ 4.7

原文：A Comprehensive Survey of Graph Embedding: Problems, Techniques and Applications (arxiv 1709.07604) 译
布客飞龙 6年前 1847

图嵌入综述 (arxiv 1709.07604) 译文五、六、七

应用 图嵌入有益于各种图分析应用，因为向量表示可以在时间和空间上高效处理。 在本节中，我们将图嵌入的应用分类为节点相关，边相关和图相关。 节点相关应用 节点分类 节点分类是基于从标记节点习得的规则，为图中的每
布客飞龙 6年前 1245

认知推理：从图表示学习和图神经网络的最新理论看AI的未来

云栖号资讯：【点击查看更多行业资讯】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 近年来，图表示学习（Graph Embedding）和图神经网络（Graph Neural Network, GNN）成为网络数据分析与应用的热点研究问题，
云栖号资讯小哥 4年前 1262

图神经网络(GNN)的简介

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【方向】 5年前 9423

神经网络可解释性、深度学习新方法， 2020 年有哪些势不可挡的研究趋势？

云栖号：https://www.aliyun.com/#module-yedOfott8 第一手的上云资讯，不同行业精选的上云企业案例库，基于众多成功案例萃取而成的最佳实践，助力您上云决策！ 今天是 2020 年第一天！ 作为 2019 年最后一场重量级的人
云栖号资讯小哥 4年前 1165

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