
图核
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Mighty_Crane
这个作者很懒,什么都没留下…
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读《Learning Representations of Graph Data -- A Survey》
4 核方法 定义映射k,输入一对集合X,Y的笛卡尔积 x,y∈X,Y,有k(x,y) 对称性 正定性:若kij=k(xi,xj)正定,即对任意系数ci,cj,对cicjk(xi,xj)的连加不小于0(这不是半正定吗?而且正定有啥用来着,为啥有这种需求) 4.1 图的核方法 结构袋Bag-of-Structures方法 图核k(G, G′)记作两图特征向量的积 现有图核均是基于R卷积核(这里的R指关系,应该是来自计算理论基础或者离散数学的定义) 可分为图上核和图间核 4.1.1 路径核 随机游走核 [41]原创 2021-08-20 17:37:15 · 182 阅读 · 0 评论 -
读《Graph Neural Distance Metric Learning with Graph-Bert》
摘要 Existing research works on graph distance metric (or graph kernels) learning fail to maintain the basic properties of such metrics, e.g., non-negative, identity of indiscernibles, symmetry and triangle inequality, respectively. 现有的关于图距离度量(或图核)学习的研究工作未原创 2021-07-19 19:19:32 · 365 阅读 · 2 评论