Nätverk Inbäddning är uppgiften att lära kontinuerlig nod representationer för nätverk, som har visat sig effektiv i en mängd olika uppgifter som länk förutsägelse och nod klassificering. De flesta av de befintliga verken syftar till att bevara olika nätverksstrukturer och egenskaper i lågdimensionella inbäddningsvektorer, samtidigt som man försummar förekomsten av bullrig information i många verkliga nätverk och den alltför stora frågan i inbäddningsprocessen. Nyligen, generativa kontrariska nätverk (GAN) baserade legaliseringsmetoder utnyttjas för att legalisera inbäddande inlärningsprocessen, som kan uppmuntra en global smidighet av inbäddande vektorer. Dessa metoder har mycket komplicerad arkitektur och lider av det väl igenkända icke-konvergensproblemet med GAN. I detta dokument syftar vi till att införa en mer kortfattad och effektiv lokal legaliseringsmetod, nämligen kontradiktorisk utbildning, för att nätverka inbäddning för att uppnå modellens robusthet och bättre generaliseringsprestanda. För det första tillämpas den kontradiktoriska träningsmetoden genom att definiera kontradiktoriska perturbationer i inbäddningsutrymmet med en adaptiv L 2-normrestriktion som beror på knutparens konnektivitetsmönster. Även om den är effektiv som regularizer, lider den av tolkningsfrågan som kan hindra dess tillämpning i vissa verkliga scenarier. För att förbättra denna strategi föreslår vi vidare en tolkningsbar kontradiktorisk utbildningsmetod genom att tillämpa återuppbyggnaden av de kontradiktoriska exemplen på det diskreta grafområdet. Dessa två legaliseringsmetoder kan tillämpas på många befintliga inbäddade modeller, och vi tar DeepWalk som grundmodell för illustration i pappret. Empiriska utvärderingar i både kopplingsförutsägelse och nodklassificering visar de föreslagna metodernas effektivitet.
Sådana kontradiktoriska utbildningsmetoder REF är effektivare jämfört med L2-regleringsmetoden.
Adversarial Training Methods for Network Embedding
{'venue': "WWW '19", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}