DeepWalk: Online Learning of Social Representations论文作者：B. Perozzi, R. Al-Rfou, and S. Skiena论文来源：KDD, 2014论文链接：https://arxiv.org/abs/1403.6652github链接：https://github.com/phanein/deepwalk文章目录前言一、Word2vec1.Skip-gram2.CBOW二、DeepWalk三、代码演示总结前言这是一篇图表 这几年 图 神经网络 模型（如谱聚类的GCN、GAT等等）都挺火的，这些 图 神经网络 即将节点或 图 映射到一个低维空间（称为 图 嵌入）；而除了 GNN 还有很多 图 嵌入方法（在 GNN 之前 图 嵌入的概念常出现在流行 学习 和网络分析的研究中），这类 图 嵌入方法可以分为【基于矩阵分解的 图 嵌入方法】和【基于随机游走的 图 嵌入方法】，后者方法就是来自本篇论文，即第一个将NLP的思想用在网络嵌入（ Ne tworking Embedding， NE ）的。 论文：《 Deep Walk : Onli ne L ear ning of Social Repr Perozzi B, Alrfou R, Skiena S. Deep Walk : onli ne l ear ning of social repre sentat ion s[J]. 2014:701-710. Deep Walk 源码 《 Deep Walk : Onli ne L ear ning of Social Repre sentat ion s》笔记 C实现的 Deep Walk wwwshengbo: 你好，为什么，chatgtp解释，它们不是一个概念 通道（Channel）指的是某一层输入或输出的特征图组成的深度，也可以理解为某一层神经元在空间上的数量。例如，在一个卷积层中，输入特征图的通道数决定了这一层卷积核的深度以及输出特征图的深度，输出特征图的通道数也即下一层的输入特征图通道数。 特征图（Feature map）指的是卷积神经网络中通过特定的卷积操作从输入图像中提取的特征，也就是每一层卷积层的输出结果。通常情况下，特征图由多个通道组成，每个通道代表了不同的特征信息。 因此，通道和特征图是卷积神经网络中两个不同的概念，通道是特征图的一个构成元素，而每个特征图则由多个通道组成。在卷积神经网络的卷积过程中，卷积核从输入特征图的通道中提取信息，对不同通道的信息进行线性组合处理，生成输出特征图的通道。通道和特征图的关系，可以类比作一个音乐分轨录音的过程，每个通道相当于一条录音轨道，而每个特征图则相当于一个混音结果。 这是为什么，感觉都对 IDEA报错:不支持发行版本 | 不再支持源选项 5 请使用 6 或更高版本。 十里春风679: pom文件在哪里啊大佬 什么是信噪比？信噪比越大好还是越小好？ 我觉得任何你不希望出现在当前语音的信号都可以认为是噪声，只不过这里的定义是由环境或者设备所产生的类似白噪声的那种 什么是信噪比？信噪比越大好还是越小好？ 高斯赛德尔迭代: 噪声的定义是不是错了？