生成对抗网图的半监督学习(CIKM’18)| 论文推荐

论文题目

Semi-supervised Learning on Graphs with Generative Adversarial Nets

作者:

Ming Ding,Jie Tang,Jie Zhang

推荐理由:

这是第一篇将生成对抗网络的思想用于图上的半监督学习任务的工作,达到了state-of-art的效果;除此之外,文章也形象地阐述了生成的样本如何提升半监督学习的效果并给出博弈论的表示和理论分析。

工作的动机在不同聚类簇之间的density gap里生成假样本,让分类学到的分类函数在分辨真假的同时,阻碍了density gap中的天然连续性。

为了生成density gap中的样本,文章构造了一种特殊的生成器-判别器的博弈均衡状态。使得表示层的中心区域成为density gap。

文章在取得state-of-art效果的同时,也分析了一些现象,如被节点判别为假的概率与分类函数的光滑程度之间的关系,很有启发意义。

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理论半监督学习生成对抗网络
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相关数据
半监督学习技术

半监督学习属于无监督学习(没有任何标记的训练数据)和监督学习(完全标记的训练数据)之间。许多机器学习研究人员发现,将未标记数据与少量标记数据结合使用可以显着提高学习准确性。对于学习问题的标记数据的获取通常需要熟练的人类代理(例如转录音频片段)或物理实验(例如,确定蛋白质的3D结构或确定在特定位置处是否存在油)。因此与标签处理相关的成本可能使得完全标注的训练集不可行,而获取未标记的数据相对便宜。在这种情况下,半监督学习可能具有很大的实用价值。半监督学习对机器学习也是理论上的兴趣,也是人类学习的典范。

博弈论技术

博弈论,又译为对策论,或者赛局理论,应用数学的一个分支,1944年冯·诺伊曼与奥斯卡·摩根斯特恩合著《博弈论与经济行为》,标志着现代系统博弈理论的的初步形成,因此他被称为“博弈论之父”。博弈论被认为是20世纪经济学最伟大的成果之一

生成对抗网络技术

生成对抗网络是一种无监督学习方法,是一种通过用对抗网络来训练生成模型的架构。它由两个网络组成:用来拟合数据分布的生成网络G,和用来判断输入是否“真实”的判别网络D。在训练过程中,生成网络-G通过接受一个随机的噪声来尽量模仿训练集中的真实图片去“欺骗”D,而D则尽可能的分辨真实数据和生成网络的输出,从而形成两个网络的博弈过程。理想的情况下,博弈的结果会得到一个可以“以假乱真”的生成模型。

聚类技术

将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合,这些对象与同一个簇中的对象彼此相似,与其他簇中的对象相异。“物以类聚,人以群分”,在自然科学和社会科学中,存在着大量的分类问题。聚类分析又称群分析,它是研究(样品或指标)分类问题的一种统计分析方法。聚类分析起源于分类学,但是聚类不等于分类。聚类与分类的不同在于,聚类所要求划分的类是未知的。聚类分析内容非常丰富,有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预报法等。

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