基于平滑激活的深度哈希网络表示学习方法及装置

本申请实施例提供一种基于平滑激活的深度哈希网络表示学习方法及装置，方法包括：根据目标网络中的节点和边，构建属性多路异构网络；将结构嵌入输入全连接层进行自注意力机制学习，将经过自注意力机制学习后的结构嵌入与输入至连接层的节点嵌入和属性嵌入进行嵌入融合，并将嵌入融合的结果输入哈希层，将双曲正切函数作为哈希层中的激活函数的哈希表示，并将哈希表示收敛后的网络参数作为下一节点训练的初始化参数，得到哈希层输出的二进制哈希网络嵌入表示；本申请能够完善属性多路异构网络中的属性信息，增强网络的鲁棒性。