网络表示学习论文最新综述

近年来,图上的无监督网络表示学习(unsupervised network representation learning,简称UNRL)方法取得了显著进展,包括灵活的随机游走方法、新的优化目标和深度

这是清华大学2016年发布的一篇关于网络表示学习的综述,对于刚入门这个领域的同学来说很有参考价值

异构网络表示学习HeterogeneousNetworkRepresentationLearning是当前自数据挖掘以及其他应用的研究热点，在众多任务中具有重要的应用。近日，UIUC韩家炜等学者发布了

多模态表示学习旨在缩小不同模态之间的异质性差距，在利用普遍存在的多模态数据方面起着不可或缺的作用。基于深度学习的多模态表示学习由于具有强大的多层次抽象表示能力，近年来受到了广泛的关注。

随着表示学习在提供强大的预测和数据洞察方面取得的显著成功,我们见证了表示学习技术在建模、分析和网络学习方面的快速扩展。生物医学网络是相互作用系统的通用描述,从蛋白质相互作用到疾病网络,一直到医疗保健系

详细介绍表示学习的发展,涉及到独热表示、词袋模型、词向量、知识表示、网络表示等,列出了一些关键论文里的核心思想。

本文综述了近年来在大间隔训练及其理论基础方面取得的进展,主要针对(非线性)深度神经网络(DNNs),这可能是过去十年来社区中针对大规模数据最著名的机器学习模型。我们概括了从经典研究到最新DNNs分类边

近年来，将传统的处理效果估计方法(如匹配估计器)和先进的表示学习方法(如深度神经网络)相结合的一个新兴的研究方向在广阔的人工智能领域引起了越来越多的关注。来自Georgia、Buffalo、阿里巴巴与

序列标记是一个基础性研究问题,涉及词性标记、命名实体识别、文本分块等多种任务。尽管在许多下游应用(如信息检索、问题回答和知识图谱嵌入)中普遍和有效,传统的序列标记方法严重依赖于手工制作或特定语言的特征

本文对动态网络嵌入问题进行了系统的研究,重点介绍了动态网络嵌入的基本概念,首次对现有的动态网络嵌入技术进行了分类,包括基于矩阵分解的、基于跃格的、基于自动编码器的、基于神经网络的等嵌入方法。