域自适应网络框架DANE-吴杭颐.pdfVIP

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BeijingForestStudio

ThenameoftheDepartment

北京理工大学信息系统及安全对抗实验中心

部门名称

域自适应网络嵌入-DANE

硕士研究生吴杭颐

2021年02月28日

内容提要

•背景简介

•基本概念

•算法原理

•优劣分析

•应用总结

•参考文献

2

预期收获

•预期收获

–1.理解图嵌入的意义与挑战

–2.理解DANE的算法原理

–3.了解DANE的应用

3

背景简介

•图嵌入or网络嵌入or网络表征学习:

–是一种将图数据(通常为高维稀疏的矩阵)映射为低维稠密向量的过程;

–需要捕捉图的拓扑结构,顶点与顶点的关系,以及其他信息(如子图,连边等)。

4

背景简介

•图嵌入的意义:

-机器学习在图上的应用是有限的;

-嵌入是压缩的表示,能够将节点属性打包到一个维度更小的向量中;

-向量运算比图上的运算更简单和快捷。

•图嵌入的要求/挑战:

-属性选择:确保嵌入能很好地描述图的属性,使得后期预测或可视化获得较好表现;

-可扩展性:嵌入方法应具有可扩展性,能够处理大型的图;

-嵌入的维度:根据需求权衡决定嵌入维数。

5

背景简介

•随机游走

–基于过去的表现,无法预测将来的发展步骤和方向。

6

背景简介

7

背景简介

•网络嵌入算法

–Deepwalk(2014)

–Line(2015)

–Node2vec(2016)

Deepwalk

Line

Node2vec8

DANE

基本概念

基本概念

•迁移学习

-利用数据、任务或模型之间的相似性,将在旧领域学习过的模型,应用于

新领域的一种学习过程。

•领域是学习的主体,由数据特征和特征分布组成。

-源领域:有知识、有大量数据标注的领域,要迁移的对象;

-目标领域:要赋予知识、赋予标注的对象;

-知识从源领域传递到目标领域,就完成了迁移。

10

基本概念

•域自适应:

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