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通过神经扩散反应过程实现动态张量分解
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
DEMOTE是一种动态张量分解方法，利用神经扩散-反应过程估计每种张量模式中实体的动态嵌入。该方法通过构建多部分图编码实体之间的相关性，捕捉动态嵌入在不同实体之间的共性和个性，并使用神经网络构建每个实体的反应过程。在模拟研究和实际应用中表现出优势。
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关键要点
- 提出了一种动态张量分解方法DEMOTE。
- 该方法利用神经扩散-反应过程估计动态嵌入。
- 通过构建多部分图编码实体之间的相关性，捕捉动态嵌入的共性和个性。
- 使用神经网络构建每个实体的反应过程。
- 结合ODE求解器与随机小批量学习算法提出模型估计方法。
- 在模拟研究和实际应用中展示了该方法的优势。
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