该新的视图不仅去掉了很多异常值,还挖掘到了非线性的信息。 在利用自监督来更新聚类过程中,利用聚类标签来更新隐藏表示和协同矩阵,然后再进行聚类结果更新。 技术实现: 1.使用欧拉变化去掉异常值并挖掘非线性信息作为新的视图表示。 i是虚数,阿尔法是频率系数,在实验过程中作者直接给定具体值。 2.子空间聚类:(其实...
首先提出两个 SSL 策略, 随机移除边和随机覆盖节点信息, 通过通过设置代理任务边预测进行模型训练, 并用训练好的模型进行其他任务的学习. 自监督-Self-supervised Training of Graph Convolutional Networks 动机 贡献 思想 定义 核心 框架 实验 总结 __EOF__ 本文作者: lqy 本文链接: https://www.cnblogs....
本文意在探索自监督学习(Self-supervised Learning, SSL)在用户-物品二部图上的应用,辅助推荐模型训练学习,应用self-discrimination来学习更加鲁棒的节点表征。具体来说,通过基于图结构的数据增强来生成一个节点的多个视图,最大化同一节点不同视图间(正样本对)的一致性(agreement)以及最小化不同节点视图间(负样本对)...
DAEGC(深度注意力嵌入图聚类方法) 问题:这些方法仅仅通过内积解码器来重构图结构,因此解码器不可学习,导致图embedding能力下降。 GATE(图注意力自编码器)同时重构图结构和节点内容,使得潜在表示很好保留图结构和节点内容。 多视图提供互补信息有助于聚类。方法:CO-GCN:半监督方法,分别将节点和结构视为两个视图,分别对...
Xia W, Wang Q, Gao Q, et al. Self-supervised Graph Convolutional Network for Multi-view Clustering[J]. IEEE Transactions on Multimedia, 2021. 摘要翻译 现有的基于图卷积网络(GCN)的多视图学习方法,尽管有初步的有希望的结果,但由于直接使用图结构作为视图描述符,可能会抑制多媒体数据的多视图学习能力。
【Arxiv-2021】【IEEE members/fellows】Graph Self-Supervised Learning: A Survey 核心要点 文章旨在对现有图神经网络的方法进行全面的总结和分类,并给出常用的数据集、评估基准、方法间的性能比较和开源代码链接。图的深度学习的热度与日俱增,但大多数工作集中在(半)监督学习上。对比标签的严重依赖导致模型泛化能力...
标签:自监督学习、图神经网络 动机&背景 在半监督学习任务中, 讨论的是直推式半监督节点分类, 典型的代表是 GCN, 在半监督任务的数据集中有大量的未标记的节点和少量有标记的节点, 其目标是预测未标记的节点的标签. 而自监督也利用同样大量的未标记的数据, 通过代理任
Therefore, research on multilingual knowledge graph reasoning is crucial. We study knowledge reasoning in multilingual knowledge graphs, proposing a model that combines negative sample balancing with self-supervised graph alignment. Main contributions include: (1) Using K-means clustering for entity ...
Multilingual Knowledge Graph Completion with Negative Sample Balance Based Adaptive Self-supervised Graph Alignment 来自 Springer 喜欢 0 阅读量: 11 作者:X Yuan,H Zhang,T Li,S Zhang,X Zhang 摘要: Due to the high cost of manual annotation, knowledge graph reasoning and completion have always been...
为了解决这个问题,自监督学习(Self-supervised Learning,SSL)正在成为一种全新的范式,通过精心设计的代理任务来提取富含语义信息的知识,而不依赖人工标注的数据。在本综述中,我们扩展了最早出现在计算机视觉和自然语言处理领域的自监督学习,对现有的图自监督学习(Graph Self-supervised Learning,Graph SSL)技术进行了及时...