论文:GraphMAE: Self-Supervised Masked Graph Autoencoders 作者:Zhenyu Hou, Xiao Liu, Yukuo Cen, Yuxiao Dong, Hongxia Yang, Chunjie Wang, Jie Tang 来源:KDD2022 Background 自监督学习(Self-supervised Learning SSL)在计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)中得到了广泛的应用。它一般可分为生成性(genera...
论文标题:Variational Graph Auto-Encoders 论文作者:Thomas Kipf, M. Welling 论文来源:2016, ArXiv 论文地址:download 论文代码:download 1 Introduce 变分自编码器在图上的应用,该框架可以自行参考变分自编码器。 2 Method 变分图自编码器(VGAE ),整体框架如下: ...
目录 收起 Abstract Introduction Network Completion Experiments Keywords:Graph Auto-Encoders,Network Completion Abstract 图补全意味着从一个部分观察到的网络中推断出缺失的节点和边。人们提出了不同的方法来解决这个问题,但没有一种方法采用图中各部分的模式相似性。在本文中,我们提出了一个基于图自动编码器...
论文:Variational Graph Auto-Encoders阅读笔记 作者:Thomas N. Kipf, Max Welling, 和GCN的作者是一样的 会议:Bayesian Deep Learning Workshop (NIPS 2016), NIPS的一个workshop,不是长文 论文链接:Variational Graph Auto-Encoders 代码链接:tkipf/... ...
论文标题:GraphMAE: Self-Supervised Masked Graph Autoencoders论文作者:Zhenyu Hou, Xiao Liu, Yukuo Cen, Yuxiao Dong, Hongxia Yang, Chunjie Wang, Jie Tang论文来源:2022, KDD论文地址:download 论文代码:download 1 IntroductionGAE 研究困难之处:...
论文:Variational Graph Auto-Encoders阅读笔记 作者:Thomas N. Kipf, Max Welling, 和GCN的作者是一样的 会议:Bayesian Deep Learning Workshop (NIPS 2016), NIPS的一个workshop,不是长文 论文链接:Variational Graph Auto-Encoders 代码链接:tkipf/... ...
前几天的文章中我们提到MAE在时间序列的应用，本篇文章介绍的论文已经将MAE的方法应用到图中，这是来自[KDD2022]的论文GraphMAE: Self-supervised Masked Graph Autoencoders 生成学习与对比学习 自监督学习从大量的无监督数据中挖掘出自己需要的的监督信息。与监督学习相比，它使用来自数据集本身的信息来构建伪标签。
GraphMAE: Self-Supervised Masked Graph Autoencoders 论文摘要 近年来,人们对自监督学习(SSL)进行了广泛的研究。特别是,生成性SSL已经在自然语言处理和其他领域取得了成功,例如BERT和GPT的广泛采用。尽管如此,对比学习(严重依赖于结构数据增强和复杂的训练策略)一直是图SSL的主要方法,而生成性SSL在图上的进展,特别是...
论文(基于内容的推荐系统):GraphCAR: Content-aware Multimedia Recommendation with Graph Autoencoder,论文研读、翻译与模型实现:GraphCAR:Content-awareMultimediaRecommendationwithGraphAutoencoder