SDNE的MAP代码

SDNE (Structure Deep Network Embedding) 是一种用于将图形嵌入到低维空间中的方法。它使用深度学习模型来学习图结构的嵌入，并且能够在保留图中节点之间相似性的同时，同时也能保留节点与邻居节点之间的关系。

下面是一个简化版的 SDNE 的 MAP 代码：

import numpy as np

def sdne_map(X, A, d, alpha, beta, epochs):
  # X是节点的属性矩阵，A是邻接矩阵，d是嵌入维数
  # alpha和beta是超参数
  # epochs是训练的迭代次数
  N = X.shape[0] # 节点数量
  W1 = np.random.rand(d, N) # 随机初始化第一层权重
  W2 = np.random.rand(N, d) # 随机初始化第二层权重
  
  for epoch in range(epochs):
    # 计算目标函数的梯度
    grad_W1, grad_W2 = compute_gradient(X, A, W1, W2, alpha, beta)
    
    # 更新权重
    W1 -= grad_W1
    W2 -= grad_W2
    
  return W1, W2

def compute_gradient(X, A, W1, W2, alpha, beta):
  N = X.shape[0]
  # 计算中间层的输出
  H = sigmoid(W1.dot(X))
  # 计算预测的边权矩阵
  P = sigmoid(H.dot(W2.T))
  
  # 计算损失函数
  loss = compute_loss(A, P, alpha, beta)
  # 计算损失函数对中间层输出H的导数
  dH = (A - P).dot(W2)
  # 计算损失函数对W1和W2的偏