Self-supervised learningNeighborhood aggregationNeighborhood aggregation is a key operation in most of the graph neural network-based embedding solutions. Each type of aggregator typically has its best application domain. The single type of aggregator for aggregation adopted by most existing embedding ...
因此,我们的关键观察是,没有一致的比例行为的下游性能GraphSSL方法放大隐藏昏暗或层数,不同的比例效应普遍存在于CV和NLP域通过增加总参数的模型。因此,我们对SSL损失进行了进一步的研究,以检验扩展模型参数的能力是否有利于SSL任务,而不对应于下游的性能增益。 Model Scaling on SSL loss 为了检验放大的模型参数是否能...
论文标题:Self-supervised Learning on Graphs: Contrastive, Generative,or Predictive论文作者:Lirong Wu, Haitao Lin, Cheng Tan,Zhangyang Gao, and Stan.Z.Li论文来源:2022, ArXiv论文地址:download 1介绍图深度学习的发展是由于能够捕获图的结构和节点/边特征。
Contrastive Self-supervised Learning (CSSL)对比自监督学习(CSSL)遵循一个与 GraphGL 非常相似的框架,不同的只是数据增强的方式。不仅有节点的删除,它还认为节点插入是一种重要的增强策略。具体来说,它随机选择一个强连通的子图 SS,去除 SS 中的所有边,添加一个新的节点 vivi,并在 vivi 和SS 中的每个节点...
本文引入了masked graph autoencoder (MGAE)框架来对图数据进行学习。 高比率掩蔽输入图结构(70%)有利于下游应用程序。 使用GNN作为编码器,在部分掩码的图上进行边重构,并使用定制的互相关解码器,会起到良好的效果。 Masked Graph Autoencoder MGAE有四个组成部分:Network masking、GNN Encoder、Cross-correlation ...
图像分割是将图像中像素按语义或实例划分的核心视觉任务,广泛应用于医学成像、智能交通、农业监控等领域。传统方法多依赖手工特征(如阈值、区域生长、GraphCut等)完成分割,但受限于特征表达能力。 深度学习时代兴起后,基于卷积神经网络(如FCN、U-N...
[KBS 2023] ST-A-PGCL: Spatiotemporal adaptive periodical graph contrastive learning for traffic prediction under real scenarios [paper] [WWW 2023] SeeGera: Self-supervised Semi-implicit Graph Variational Auto-encoders with Masking [paper] [INS 2023] Self-supervised Contrastive Learning on Heterogeneou...
【图深度自监督学习Philips S. Yu团队重磅新作】Graph Self-Supervised Learning: A Survey,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
We term this new learning paradigm as Self-supervised Graph Learning (SGL), implementing it on the state-of-the-art model LightGCN. Through theoretical analyses, we find that SGL has the ability of automatically mining hard negatives. Empirical studies on three benchmark datasets demonstr...
为此，我们设计了三种数据增强操作：节点随机删除（node dropout）、边随机删除（edge dropout）和随机游走（random walk），并将其统称为Self-supervised Graph Learning（SGL）自监督图学习。在介绍SGL之前，我们先回顾基于图卷积网络（Graph Convolution Networks, GCNs）的协同过滤模型的常规范式。通过图结构...