Variational Graph Auto-Encodersarxiv.org/pdf/1611.07308.pdf codespaperswithcode.com/paper/variational-graph-auto-encoders 变分图自编码器(VGAE)是一种基于变分自编码器的图结构数据上的无监督学习框架。VGAE利用潜在变量,学习无向图的可解释i安在表示,如下图: Cora数据集上训练的无监督VGAE模型的潜...
本文介绍了变分图自动编码器(VGAE),这是一个基于变分自动编码器(VAE)的图结构数据的无监督学习框架。该模型利用了潜在变量学习,并学习无向图的可解释的潜在表示。本文使用一个GCN编码器和一个简单的内积解码器来构成该模型。并且该模型在引文网络中链路预测任务上取得了优越结果。
论文标题:Variational Graph Auto-Encoders 论文作者:Thomas Kipf, M. Welling 论文来源:2016, ArXiv 论文地址:download 论文代码:download 1 Introduce 变分自编码器在图上的应用,该框架可以自行参考变分自编码器。 2 Method 变分图自编码器(VGAE ),整体框架如下: ...
2. Variational Autoencoders 为什么我们需要Variational Autoencoders? Variational Avtoencoder的最大好处是特能够通过原始数据产生新的数据。而传统的Auto encoder只能够通过原始数据产生相似的数据。 主要思想: 它先学习所有的样本的分布,然后根据这个分布随机产生新的样本。 Encoder 以一个点X作为输入,产生均值 和 。
In this study, we present a deep learning framework with variational graph auto-encoder for miRNA-disease association prediction (VGAE-MDA). VGAE-MDA first gets the representations of miRNAs and diseases from the heterogeneous networks constructed by miRNA-miRNA similarity, disease-disease similarity,...
Variational Graph Autoencoders Method Based on Attentional Mechanisms for Overlapping Community Detection It applies a variational graph autoencoder based on attentional mechanisms to learn the representation of nodes in the graph and enhances the representation ... K Wen,M Lin,X Zhu,... - Internati...
VARIATIONAL RECURRENT AUTO-ENCODERS 详解 摘要 在本文中,我们提出了一个结合了RNN和SGVB优势的模型:变分自动编码器(VRAE)。 这种模型可用于对时间序列数据进行有效的大规模无监督学习,将时间序列数据映射到潜在向量表示。 该模型是生成模型,因此可以从隐藏空间的样本生成数据。 这项工作的一个重要贡献是该模型可以...
[An introduction to variational autoencoders](https://fenghz.github.io/Variational-AutoEncoder/)[...
而求导可以和 graph 一些展开联系起来，由于贝叶斯推断对应到物理里面就是两点格林函数，每个推断闭环（x ...
learning mutual information maximization 摘要 With the success of Graph Neural Network (GNN) in network data, some GNN-based representation learning methods for networks have emerged recently. Variational Graph Autoencoder (VGAE) is a basic GNN framework for network representation. Its purpose is to...