丰富结构信息的深度网络表征方法

摘要

本发明公开了一种丰富结构信息的深度网络表征方法，通过综合的视角利用丰富的多阶结构信息来进行网络表征，例如，对不同阶的转移矩阵引入转移概率方向调整控制参数，利用堆叠降噪autoencoder对不同阶的转移矩阵进行非线性降维处理，利用注意力机制对多阶信息进行融合等，较好的提升了网络表征的效果。