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J-GLOBAL ID:202102271331215772   整理番号:21A1145113

MLAN:Meta学習ベースの適応ネットワーク埋込み【JST・京大機械翻訳】

MLANE: Meta-Learning Based Adaptive Network Embedding
著者 (3件):
資料名:
巻: 2020  号: Big Data  ページ: 904-909  発行年: 2020年 
JST資料番号: W2441A  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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ほとんどの既存のランダムウォークベースネットワーク埋込み法は,しばしば2つの原理,ホモフィリンまたは構造等価性の1つだけに従う。しかしながら,実世界ネットワークでは,ノードは,異なるダウンストリーム解析タスクにおいて,異なるノードに対して,ホモフィリンと構造等価性の両方を適応的に保存できる適応ネットワーク埋込みを必要とする,ホモフィリンと構造等価性の混合物を示す。本論文では,Meta学習ベース適応ネットワーク埋込み(MLANE)と呼ぶ新しい方法を提案した。実際のデータセットに関する広範な実験において,MLANEは基準線に対して顕著な性能改善を示した。MLANEのソースコードと実験に用いたデータセットおよびベースラインのためのすべてのハイパーパラメータ設定は,https://github.com/7733com/MLANEで利用可能である。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
分類
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図形・画像処理一般 
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