神经时空用于有向无环图表示学习

 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究提出了一类可训练的深度学习几何结构——神经时空（NSTs），用于将加权有向无环图（DAG）的节点普遍表示为时空流形中的事件。NST能够同时编码图的边权重和因果关系，并通过理论保证展示其在嵌入DAG时可保持因果结构的能力，实验证明其嵌入失真低于使用固定时空几何的对比方法。

本研究通过离散几何的理论结果证明了范数空间可以嵌入具有低扭曲度理论界限的有限度量空间。范数空间作为学习图嵌入的替代方法，优于黎曼流形模型，适用于各种图重构基准数据集。实验证明了范数空间嵌入的优越性，并展示了其在链接预测和推荐系统等应用中的实用性。

图嵌入 扭曲度 离散几何 范数空间 链接预测
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