基于节点-属性二部图的网络表示学习模型

在图结构数据上开展推理计算是一项重大的任务,该任务的主要挑战是如何表示图结构知识使机器可以快速理解并利用图数据。对比现有表示学习模型发现,基于随机游走方法的表示学习模型容易忽略属性对节点关联关系的特殊作用,因此提出一种基于节点邻接关系与属性关联关系的混合随机游走方法。首先通过邻接节点间的共同属性分布计算属性权重,并获取节点到每个属性的采样概率;然后分别从邻接节点与含有共有属性的非邻接节点中提取网络信息;最后构建基于节点-属性二部图的网络表示学习模型,并通过上述采样序列学习得到节点向量表达。在Flickr、BlogCatalog、Cora公开数据集上,用所提模型得到的节点向量表达进行节点分类的Micro-F1平均准确率为89.38%,比GraphRNA（Graph Recurrent Networks with Attributed random walks）高出了2.02个百分点,比经典工作DeepWalk高出了21.12个百分点;同时,对比不同随机游走方法发现,提高对节点关联有促进作用的属性的采样概率可以增加采样序列所含信息。     

基于特征图集合的遥感影像深度学习地物分类研究

针对高分辨率遥感影像复杂地物分类的问题,提出了人工特征工程与深度神经网络相结合的地物分类方法.通过纹理与结构等人工设计特征提取构建多尺度特征图,采用特征图和原始图像合并构建的高维图集合作为网络输入,最大程度地丰富了输入信息量,同时增强了纹理、 尺度等有利特征在网络训练过程中的主导作用.根据全卷积网络端到端的像素级分类思...