网络表示学习GraphGAN

网络表示学习(Network Representation Learning),又名网络嵌入(Network Embedding)、图嵌入(Graph Embedding),旨在从网络数据中学习得到网络中每个节点的低维、实值、稠密的向量表示, 之后这些节点表示就可以作为节点的特征应用于后续的网络应用任务中,如节点分类、链接预测、社区发现、可视化任务等。本次报告介绍了一种结合生成式模型和判别式模型的基于生成对抗网络的网络表示学习的方法GraphGAN。

学术报告-算法-网络表示学习GraphGAN-周妍汝-v1.0-2019.11.03

原创文章,作者:admin,如若转载,请注明出处:https://www.isclab.org.cn/2019/11/13/%e7%bd%91%e7%bb%9c%e8%a1%a8%e7%a4%ba%e5%ad%a6%e4%b9%a0graphgan/

(0)
adminadmin
上一篇 2019年10月29日 下午10:23
下一篇 2019年11月14日 下午2:47

相关推荐

  • Spectre攻击及检测

    2018年初,推测执行攻击Spectre的出现表明,一些软件尽管通过了如模糊测试、符号执行等技术的安全检测,但是在执行过程中,攻击者还是可以通过推测执行窃取重要信息。而且,推测执行…

    2022年8月12日
    3.2K
  • 文本风格迁移

    风格迁移是将多种类型风格转换成另一风格,是自然语言处理领域的一个重要问题,表征着文本生成和风格控制技术的发展情况,在大数据时代下的隐私保护等方面起着重要作用。本文主要介绍了文本风格…

    2020年11月10日
    3.1K
  • 跨域开发与安全

    在大型项目开发时,可能会遇到多域名或多个ip之间使用ajax异步请求进行通信的情况,默认情况下,浏览器会阻断ajax对跨域请求的读取。本此报告介绍了开发中的跨域方案和跨域方案可能产…

    2020年9月14日
    2.9K
  • 联邦学习的后门攻击方法

    联邦学习在保证数据安全和隐私的情况下解决了数据孤岛和数据碎片化问题,主要分为横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习。本次学术报告首先介绍联邦学习的历史现状、分类及应用场景,然后通…

    2022年8月30日
    3.1K
  • 人工智能模型的谈忘学习方法

    遗忘学习被称为机器遗忘或取消学习,是指机器学习或深度学习系统中先前获取的知识随着时间推移而退化的现象。本次学习报告的主要讲解了两种人工智能模型的遗忘学习方法,遗忘训练数据中的特定样…

    2024年11月5日
    2.7K
  • 微架构推测执行漏洞检测

    CPU的性能提升是几十年来相关研究的重要主题,但随之而来的安全问题也愈发引起重视。其中推测执行漏洞因其种类多、隐蔽性高等问题使相关对抗方法的研究面临众多挑战,因此,如何提升CPU对…

    2023年12月27日
    3.0K
  • 联邦学习

    联邦学习(Federated Learning)在2016年由谷歌最先提出,其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下,在多参与方或…

    2020年6月7日
    3.4K
  • 多视角深度学习

    多视角即从各种不同的角度观察同一事物 ,在深度学习中即引入一个函数去模型化特定的视角,并且利用相同输入的冗余视角去联合优化所有函数,达到更好的模型效果。多视角学习可应用于大多数数据…

    2021年7月18日
    2.7K
  • 命名实体识别简介

    2014年10月18日
    3.1K
  • 基于大模型微调的后门攻击

    本学术报告围绕大模型微调中的后门攻击问题展开。内容涵盖:后门攻击的基本原理与主流微调方法;两种新型攻击技术的设计与危害分析;以及针对现有防御体系的不足与盲区,展望后门攻击的未来演进…

    2026年6月1日
    239