文件名称：TensorFlow中图自动编码器的实现-Python开发
文件大小：5.09MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-14 08:54:51
Python Deep Learning
图自动编码器这是本文所述的（可变）图自动编码器模型的TensorFlow实现：TN Kipf，M.Welling，变分图自动编码器，关于贝叶斯深度学习的NIPS研讨会（2图自动编码器）这是（可变）图自动编码器模型的TensorFlow实现，如我们的论文所述：TN Kipf，M.Welling，变图自动编码器，关于贝叶斯深度学习的NIPS研讨会（2016）图自动编码器（GAE） GAE是成功用于图上无监督学习，聚类和链接预测的端到端可训练神经网络模型：大规模关系数据中的链接预测：M。Schlichtkrull和TN Kipf等。
【文件预览】：
gae-master
----setup.py(733B)
----.gitignore(37B)
----LICENCE(1KB)
----README.md(3KB)
----gae()
--------preprocessing.py(4KB)
--------data()
--------__init__.py(70B)
--------initializations.py(446B)
--------layers.py(4KB)
--------optimizer.py(2KB)
--------input_data.py(1KB)
--------model.py(5KB)
--------train.py(6KB)
----figure.png(37KB)