AdaMCL: Adaptive Fusion Multi-View Contrastive Learning for Collaborative Filtering Abstract 大多数基于CL的方法只利用原始的用户-项目交互图来构造CL任务,缺乏对高阶信息的显示利用。而且即使是使用高阶信息的基于CL的方法,高阶信息的接收字段也是固定的,没有考虑到节点之间的差异,于是我们提出了一种新的自...
Multi-view Contrastive Learning 多视图CL旨在突出单个序列和全局图视图之间的关系。很自然,同一个用户的序列视图和图形视图用户表示应该比其他用户更接近,因为它们反映了同一个用户的偏好。 Multi-view CL Behavior Distinction Contrastive Learning 以上两个CL(Multi-behavior/Multi-view)任务突出了用户的多个行为和视图...
weight_l = weight_l.view(batchSize, K + 1, inputSize) out_ab = torch.bmm(weight_l, ab.view(batchSize, inputSize, 1)) # sample weight_ab = torch.index_select(self.memory_ab, 0, idx.view(-1)).detach() weight_ab = weight_ab.view(batchSize, K + 1, inputSize) out_l = to...
然后,MCLSR在两个层次(即兴趣层次和特征层次)上执行交叉视图对比学习范式。在兴趣层面,MCLSR从顺序视图获得序列信息,从用户-项目视图获得协作信息,其中执行对比机制来捕获两个视图之间的互补信息。在特性级别,MCLSR通过在用户-用户视图和项目-项目视图上执行gnn来重新观察用户和项目之间的关系。MCLSR通过对比学习学习两...
48 p. Multi-View Reconstruction Preserving Weakly … 11 p. The philosophy of multi-view possible- (Part Two) 10 p. Activity 2.4 Multi-View Sketching - Conestoga Valley … 5 p. Multi-view Stereoscopic HD Video Transmission 33 p. Multi-view matching for unordered image sets - … 27 p....
原文题目为:Contrastive Multiview Coding 代码链接:https://github.com/HobbitLong/CMC 引言 本文主要提出了Multiview 的contrastive learning。motivation是现实世界中看待同一个物体具有多个视角,每一个视角都是有噪声和不完整的,但是一些对于该物体很重要的元素,例如physics(物理), geometr... 查看原文 一文详解最近...
“Multi-view heterogeneous graph contrastive learning” section describes the implementation of the multi-view contrastive learning for heterogeneous network embedding; “Multi-view heterogeneous graph contrastive learning” section provides the experimental results; finally, the research is summarized in “...
Hassani K, Khasahmadi A H. Contrastive multi-view representation learning on graphs[C]//International Conference on Machine Learning. PMLR, 2020: 4116-4126. 摘要导读 通过对比图的结构视图,本文引入了一种学习节点和图级别表示的自监督方法。与视图表示学习不相同的是,对于图结构的对比学习来讲,增加对比视...
Deep Graph Contrastive Representation Learning Deep Graph Contrastive Representation Learning 利用节点级别的对比目标 最大化两个视图(属性级和结构级)中节点表示的一致性来学习节点表示 提高输入节点特征和高级节点嵌入之间的MI 主要侧重于对比节点级别的嵌入 正负对进行对比,王亮老师组的关于对比学习论文,还有一篇自...
自监督-Contrastive Multi-View Representation Learning on Graphs 标签:自监督,图神经网络 动机 GNN 大多数需要依赖于任务的标签来学习丰富的表示,尽管如此,与视频、图像、文本和音频等更常见形式相比,给图打上标签是一项挑战 最近关于通过最大化