Dirichlet Process Prior for Student’s t Graph Variational Autoencoders

Graph variational auto-encoder (GVAE) is a model that combines neural networks and Bayes methods, capable of deeper exploring the influential latent features of graph reconstruction. However, several pieces of research based on GVAE employ a plain prior distribution for latent variables, for instanc...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Future internet Jg. 13; H. 3; S. 75
Hauptverfasser:	Zhao, Yuexuan, Huang, Jing
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Basel MDPI AG 01.03.2021
Schlagworte:	Airports Bayesian nonparametric Coders Complexity Dirichlet problem Dirichlet process Flexibility Graph variational auto-encoder Internet Keywords network representation learning neural network Neural networks Nonparametric statistics Normal distribution Probability distribution Student’s t distribution Variables
ISSN:	1999-5903, 1999-5903
Online-Zugang:	Volltext
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