(x,784,tf.nn.sigmoid)returnx# 定义损失函数和优化器defloss_fn(x,x_pred,mu,log_var):recon_loss=tf.reduce_sum(tf.square(x-x_pred),axis=(1,2,3))var_loss=-0.5*tf.reduce_sum(1+log_var-tf.square(mu)-tf.exp(log_var),axis=1)loss=tf.reduce_mean(recon_loss+beta*var_loss)return...
23、均值方差获取模块,用于将属性图的加权邻接矩阵和节点嵌入特征作为beta变分图注意力自编码器β-vgatae模型的输入,并利用gat模块来获取节点向量高斯分布的均值和方差,其中,β-vgatae模型中包含图注意力网络gat模块和beta变分自编码器β-vae模块; 24、加权邻接矩阵重构模块,用于利用重参数采样技术获得节点的向量表示,...
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