network embeddingstructural similaritygenerative adversarial networkNetwork embedding which aims to embed a given network into a low-dimensional vector space has been proved effective in various network analysis and mining tasks such as node classification,link prediction and network visualization.The emerging...
负样本生成器部分是一个普通的生成对抗网络(GAN),包含一个生成器和一个判别器。生成器采用三层全连接层的神经网络实现(判别器也是),以一个高斯噪声作为输入,生成节点的fake属性向量,以欺骗判别器。判别器部分目标是去识别真属性和假属性向量。通过迭代训练,生成器生成的节点属性会更加接近真实。GAN具体目标函数详见原...
除了真实序列和合成序列上的无监督对抗损失( unsupervised adversarial loss),作者还引入了一个使用原始数据作为监督的逐步监督损失(stepwise supervised loss),使模型能捕捉数据中的逐步条件分布。 引入一个嵌入网络(embedding network)来提供特征和潜在表征之间的可逆映射,从而降低对抗学习空间的高维性。(基本思想:即使是复...
GAN(Generative Adversarial Network)模型作为传统深度学习时代中图像生成领域的“王者”,其应用价值的大头(图像生成)与AIGC时代中AI绘画领域的核心模型Stable Diffusion高度重合,并且Stable Diffusion的效果更加强大,在AIGC时代GAN模型终于有了新的接棒者。 但是GAN模型在AIGC时代真的如很多自媒体所说的一无是处?凉了?被...
Fast Gradient Attack on Network Embedding 论文笔记 临时注册 论文地址:https://arxiv.org/abs/1809.02797无代码。Abstract 受对深度学习对抗性攻击模型的启发,本文提出了一个基于图卷积网络(GCN)中的梯度信息生成对抗性网络模型。基于对抗网络提取… 阅读全文 ...
label_embedding=Flatten()(Embedding(self.num_classes, self.latent_dim)(label)) model_input=multiply([noise, label_embedding]) img=model(model_input)returnModel([noise, label], img) def build_discriminator(self): model=Sequential() model.add(Dense(512, input_dim=np.prod(self.img_shape)))...
从直观上理解,由于生成器每次更新后的输出是之前的输出加判别器回传的梯度,其输出必须是连续可微的。更进一步地,有研究者指出,是由于原始GAN论文中使用了Jensen-Shannon(JS)散度JSD(Pr||Pg)作为衡量生成样本的度量标准[40],即使使用词的分布或embedding等连续的表示方法也无法实现很好的离散数据生成。
To solve this problem, we propose a deep learning model named Extractive Convolutional Adversarial Network (ECAN) for network embedding. This model aims to extract the latent representations from the topological structure, the attributed information, and labels via three components. In the first part,...
Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network 摘要 尽管使用更快更深的卷积神经网络在单图像超分辨率的准确性和速度方面取得了突破,但仍有一个主要问题尚未解决:当使用大的上采样系数进行超分辨率时,我们怎样来恢复更精细的纹理细节。基于优化的超分辨率方法的行为主要由目标函数...
设计了两个参数共享的深度memory network,一个网络MN-sentiment 用做sentiment分类,一个网络MN-domain用做domain分类,致力于预测样本中的domain labels。 给一个文档d={w1, w2, ..., wn},首先将每个词映射到embedding向量 ei = Awi,文档获得一个向量表示 e = {e1, e2, ..., en}。这些word vectors堆叠起...