图自动编码器(Graph Autoencoder, GAE*3) [61] 利用图卷积网络(GCN)[22] 同时编码节点结构信息和节点特征信息。 GAE*由两个图卷积层组成,其可以表示成 简单地重构图的邻接矩阵可能会由于自动编码器的能力导致过拟合。变分图自动编码器(Variational Graph Autoencoder, VGAE)[61] 是GAE的变分版本,用于学习数据的...
图自编码器 (Graph Autoencoders, GAE) GAE 代码实现 下载和引入必要库 加载数据 定义编码器 定义自动编码器 变分图自编码器 (Variational Graph Autoencoders, VGAE) VGAE 代码实现 引入库 实例化模型等 训练和测试函数 可视化训练过程 自编码器 (Autoencoder) 首先让我们回忆一下深度神经网络是干什么的? 它...
自编码器（AE）及其变体被广泛用于无监督学习 [74]，它适用于学习没有监督信息的图节点表示。 在本节中，我们将首先介绍图自编码器，然后转向图变分自编码器和其他改进。表 4 总结了所调查的 GAE 的主要特征。表 4：不同图自编码器（GAE）的比较 5.1 自编码器 图中的 AE 的用法源于稀疏自编码器（SAE）[...
更高效的算法:研究更加高效的图自编码器训练算法,以应对大规模图数据的挑战。 更强的鲁棒性:提高图自编码器对噪声和异常值的鲁棒性,使其在实际应用中更加可靠。 更好的解释性:探索图自编码器嵌入表示的解释性方法,以更好地理解其背后的含义和机制。 结语 图自编码器作为图数据上深度学习的一种重要工具,具有广泛...
图像自编码器与PyTorch 引言 图像自编码器是一种神经网络架构,能够将高维图像数据压缩到低维表示,并且可以从这种低维表示重构原始图像。它们在图像降噪、特征提取和生成对抗网络等领域中具有广泛应用。本文将探讨图像自编码器的基本原理,并通过PyTorch实现一个简单的自编码器示例。
通过MATLAB来实现图自编码器,用于高光谱图像特征的提取。 文章目录 前言 一、MATLAB相关知识 二、编写算法 1.图自编码器搭建 2.可视化相关参数 总结 前言 算法输入数据: 图节点属性矩阵; 邻接矩阵; 概率p; W为自编码器的隐藏表示,即训练参数矩阵,Z为输入数据的重构表示。
生成式方法的典型代表是图自编码器(GAE)。其将图输入本身作为自监督并学习重建图结构。与对比方法相比,GAE 通常实现起来非常简单,可以自然地利用图重建作为代理任务,而不需要设计增强视图。但遵循简单的图重构原理的 GAE 可能会过分强调邻近信息,并不总是有利于自监督学习,使其不太适用于链接预测之外的其他具有挑战性...
VGAE 全称为 Variational Graph Auto-Encoders,翻译过来就是变分图自编码器,从名字中我们也可以看出 VGAE 是应用于图上的变分自编码器,是一种无监督学习框架。 看到这可能不知道大家都没有疑问,至少我会有以下几点疑问: 自编码器是利用编码与解码对数据进行压缩,加上变分后的 VGAE 是什么?
最近,越来越多的研究也致力于探索在图(graph)上的自监督学习(SSL),以提高学习到的图(graph)模型对各种图分析任务的适用性,例如链路预测(link prediction)、节点分类(node classification)和图分类(graph classification)任务。 在这些工作中,图自编码器(GAE graph autoencoder)是一种典型的生成式图自监督学习(...