2029229好價格適配器編碼器找上海秉銘AD-ATM60-KR2DN系統(tǒng)以網(wǎng)絡(luò)的形式表現(xiàn),例如社交網(wǎng)絡(luò)、因特網(wǎng)、科學(xué)家協(xié)作網(wǎng)、電力系統(tǒng)中的電力網(wǎng)等等。但是原始的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)具有冗余性、關(guān)聯(lián)性、大規(guī)模等特性,這加大了對算法效率的要求和影響了數(shù)據(jù)處理的效果。網(wǎng)絡(luò)表征學(xué)習將原始網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)壓縮到低維空間進行表達,不僅降低了計算成本,而且提升了網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的效果(如鏈接預(yù)測、網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定、社區(qū)穩(wěn)定等)。然而,以往的網(wǎng)絡(luò)表征方法主要側(cè)重于靜態(tài)網(wǎng)絡(luò),不適合具有演化性的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)。目前的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)表征方法仍然面臨一些問題和挑戰(zhàn),一方面是在穩(wěn)定性的表現(xiàn)上的不足,另一個方面是基于深度學(xué)習的網(wǎng)絡(luò)表征學(xué)習方法復(fù)雜度過高。對于這兩個問題,本文將基于深度學(xué)習框架重點研究動態(tài)網(wǎng)絡(luò)表征學(xué)習的穩(wěn)定性和模型復(fù)雜性。首先,為了提升動態(tài)網(wǎng)絡(luò)表征學(xué)習的穩(wěn)定性,本文提出一種基于深度自編碼器的社區(qū)信息動態(tài)網(wǎng)絡(luò)表征學(xué)習(CDNE)。為了更好地表達原始網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),該方法使用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的一階信息和二階信息的結(jié)合,從而提升了網(wǎng)絡(luò)預(yù)測任務(wù)(鏈接預(yù)測、網(wǎng)絡(luò)重構(gòu))的效果。在穩(wěn)定性方面,本文在深度自編碼器的目標函數(shù)中將原本的全局結(jié)構(gòu)和局部結(jié)構(gòu)上加上社區(qū)演化部分,這大大地提升了動態(tài)網(wǎng)絡(luò)表征學(xué)習的穩(wěn)定性。實驗結(jié)果表明,對比當前的一些*的網(wǎng)絡(luò)表征學(xué)習方法,本文提出的方法在預(yù)測任務(wù)(鏈接預(yù)測、網(wǎng)絡(luò)重構(gòu))和穩(wěn)定性任務(wù)(網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定、社區(qū)穩(wěn)定)都取得更好的表現(xiàn)。其次,針對目前的基于深度學(xué)習的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)表征學(xué)習方法復(fù)雜度過高的問題,本文提出一種基于稀疏自編碼器的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)表征學(xué)習方法(SPDNE)。為了找到擬合網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)和適應(yīng)無監(jiān)督式的網(wǎng)絡(luò)表征學(xué)習的自編碼器稀疏拓撲結(jié)構(gòu),受模擬退火算法啟發(fā),本文設(shè)計了一種稀疏自編碼器結(jié)構(gòu)進化算法。通過在三個基于自編碼器的網(wǎng)絡(luò)表征學(xué)習方法下的應(yīng)用驗證,這表明本文提出的算法能夠在減少模型復(fù)雜度的同時保持的網(wǎng)絡(luò)任務(wù)(鏈接預(yù)測、網(wǎng)絡(luò)重構(gòu))的效果。

2029229好價格適配器編碼器找上海秉銘AD-ATM60-KR2DN領(lǐng)域中已經(jīng)有很多相關(guān)研究,但在現(xiàn)實世界中對問題答案對進行排序仍然是一個挑戰(zhàn):（I）首先,開放域知識圖（KGs:Knowledge Graphs）的背景知識在問題回答中起著至關(guān)重要的作用?，F(xiàn)有的基于上下文的模型可能會給否定答案比肯定的答案分配更高的分數(shù),因為否定答案與單詞級別的給定問題更相似。然而,借助背景知識,我們可以正確識別基于KG中包含的相對事實的肯定答案。（ii）此外,現(xiàn)實應(yīng)用中普遍存在的冗余和噪聲問題（例如CQA）仍有待解決。然而,先前的研究利用KG的外部知識專門進行了k認知單個單詞的學(xué)習,而不是捕獲不同句子之間的相互關(guān)系,這對于對問題答案對進行排名很重要（iii）雙向循環(huán)連接使RNN適合于任何長度的順序預(yù)測任務(wù),但是由于處理序列信息將不可避免地導(dǎo)致整個網(wǎng)絡(luò)的信息狀態(tài)在稍后的時間收集導(dǎo)致信息不平衡,導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)在長句子上的表現(xiàn)不佳。為了緩解這些限制,我們提出了一種知識意識的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),以交互方式學(xué)習基于知識的句子表示和基于上下文的句子表示,以對QA對進行相關(guān)度排序。BERT[52]的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)使用多Transformer結(jié)構(gòu),而Transformer基于自注意力機制:任何單元都可以直接交互,并且沒有長度限制問題,可以更好地捕獲長距離特征,因此,相距較遠的元素可以通過較短的路徑（O（1）vs O（n））進行交互首先,我們使用知識嵌入方法對KG的知識嵌入進行預(yù)訓(xùn)練,然后設(shè)計混合注意掩碼,以學(xué)習嵌入在KG中的離散候選實體的基于知識的句子表示。后,我們提出了一種知識意識的注意力機制來學(xué)習問題和答案的知識意識的句子表示,從而自適應(yīng)地確定基于上下文和背景知識的重要問題和答案信息。本文的主要貢獻可以概括如下:（1）我們提出了一種基于BERT模型的知識感知的新型深度學(xué)習網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu),并具化為三個模型.

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