双生成对抗图形网络:无监督和半监督的学习与球形图形嵌入.
Wenchuan Zhang1, Wentao Fan2, Yewang Chen3
1Guangdong Provincial/Zhuhai Key Laboratory IRADS and Department of Computer Science, Beijing Normal-Hong Kong Baptist University, Zhuhai, Guangdong, 519807, China; Hong Kong Baptist University, Kowloon, Hong Kong, 999077, China.
本研究引入了用于图集群和节点分类的双生成对抗框架. 这种新的方法提高了图形嵌入的稳定性,并通过使用球形嵌入和对抗训练来提高分类准确性.
科学领域:
- 基于图形的数据分析数据分析.
- 机器学习是机器学习.
- 网络科学 网络科学
背景情况:
- 图形结构数据对于复杂的系统至关重要.
- 归因图集群和半监督节点分类是关键的挑战.
- 现有的方法可能会在噪音和稳定性方面扎.
研究的目的:
- 为赋值图表集群提出一种新的双生成对抗框架.
- 扩展这个框架用于半监督节点分类.
- 为了提高图形嵌入的稳定性和性能.
主要方法:
- 使用双生成对抗网络 (GAN) 结构.
- 将一个概率编码器与一个 von Mises-Fisher混合模型 (vMFMM) 结合起来,用于球形图嵌入.
- 将聚类框架扩展为半监督学习的混合密度网络.
主要成果:
- 拟议的框架在赋值图表集群中实现了稳定和卓越的性能.
- 球形图嵌入式提供了对表示权衡的明确控制.
- 双GAN结构有效地消除了潜在的空间噪声,提高了强度.
- 半监督扩展增强了节点分类的准确性.
结论:
- 双生成对抗框架为图形集群和节点分类提供了原则和有效的方法.
- 该方法在已建立的基线上显示了显著的优势.
- 集成vMFMM和双GAN为图形数据分析提供了一个强大的解决方案.
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