计算智能和神经科学
研究文章

上下文异构网络嵌入的关注

算法2

生成的策略上下文嵌入。
输入:网络G上下文节点序列年代,维数 ,学习速率η,EWMA参数γ, 值
输出: - - - - - -维嵌入结果C
(1) 正常化上下文节点序列年代一层一层地与 值;
(2) 应用EWMA和参数归一化上下文节点上γ获得每个上下文节点的重量;
(3) 编码节点的文本内容上下文节点序列输入到CNN;
(4) 而不收敛
(5) 更新功能损失的价值 和节点表示C由亚当和学习速率算法η;
(6) 结束而
(7) 返回C;