Att lära sig lågdimensionella representationer av nätverk har visat sig vara effektivt i en mängd olika uppgifter som nodklassificering, länkförutsägelse och nätverksvisualisering. Befintliga metoder kan effektivt koda olika strukturella egenskaper i representationerna, såsom kvartersanslutning mönster, globala strukturella roll likheter och andra höga förutsättningar. Med undantag för målen att fånga upp strukturella egenskaper i nätet lider de flesta av brist på ytterligare begränsningar för att öka robustheten i representationerna. I detta dokument syftar vi till att utnyttja styrkan i generativa kontradiktoriska nätverk för att fånga latenta funktioner, och undersöka dess bidrag till att lära sig stabila och robusta graf representationer. I synnerhet föreslår vi en ram för det kontradiktoriska nätverket Inbäddning (ANE), som utnyttjar den kontradiktoriska inlärningsprincipen för att reglera representationslärandet. Den består av två komponenter, dvs. en strukturbevarande komponent och en kontradiktorisk inlärningskomponent. Den tidigare komponenten syftar till att fånga upp nätverkets strukturella egenskaper, medan den senare bidrar till att lära sig robusta representationer genom att matcha den bakre fördelningen av latenta representationer till givna tidigare. Som framgår av de empiriska resultaten är vår metod konkurrenskraftig med eller överlägsen state-of-the-art metoder för benchmarking nätverk inbäddning uppgifter.
Dai m.fl. REF föreslår att ett kontradiktoriskt nätverk inbäddas (ANE), som använder det kontradiktoriska lärandet för att regularisera grafrepresentationen.
Adversarial Network Embedding
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}