論文解讀（DGI）《DEEP GRAPH INFOMAX》
論文標題：DEEP GRAPH INFOMAX 論文方向：圖像領域 論文來源：2019 ICLR 論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1809.10341 論文代碼：https://github.com/PetarV-/DGI 摘要 DGI ...
原文：無監督-DEEP GRAPH INFOMAX
無監督 DEEP GRAPH INFOMAX 標簽：圖神經網絡 無監督 動機 在真實世界中，圖的標簽是較少的，而現在圖神經的高性能主要依賴於有標簽的真是數據集 在無監督中，隨機游走犧牲了圖結構信息和強調的是鄰域信息，並且性能高度依賴於超參數的選擇 貢獻 在無監督學習上，首次結合互信息提出了一個圖節點表示學習方法 DGI 該方法不依賴隨機游走目標，並且使用與直推式學習和歸納學習 DGI 依賴於最大限 ...
2021-11-29 12:21 1 753 推薦指數：
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