文件名称：deep-hyperedges:在超图上学习的新算法
文件大小：82.71MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-15 23:00:19
deep-learning graphs random-walk hypergraphs node-embedding
深超边缘 该存储库实现了《超引入的超图学习技术，该技术将于12月在第33届神经信息处理系统大会（NeurIPS 2019）的集合和分区研讨会上进行介绍。 这是一个非常重要且令人兴奋的问题，因此我们鼓励在此进行合作。 在这个特定框架上的工作仍处于活跃状态。 HypergraphWalks.py 该文件实现具有恒定或反向切换概率的SubsampleAndTraverse和TraverseAndSelect随机游走过程。 型号 该文件实现了所讨论的三个模型：DeepHyperedges，它结合了两个随机游走过程的知识； MLP是用于对TraverseAndSelect中的超边缘嵌入进行分类的神经网络； 和DeepSets，用于对SubsampleAndTraverse中的顶点嵌入集进行分类。 Embeddings.py 该文件使用gensim实现Word2Vec，以为随机游走创建嵌入。 每