论文信息 论文标题:Learning Graph Augmentations to Learn Graph Representations论文作者:Kaveh Hassani, Amir Hosein Khasahmadi论文来源:2022, arXiv论文地址:download论文代码:download 1 Introduction 我们引入了 LG2AR,学习图增强来学习图表示,这是一个端到端自动图增强框架,帮助编码器学习节点和图级别上的泛化表示.LG2AR由一个学习增强参数上的分布的概率策…

论文信息 论文标题:Learning Graph Embedding with Adversarial Training Methods论文作者:Shirui Pan, Ruiqi Hu, Sai-fu Fung, Guodong Long, Jing Jiang, Chengqi Zhang论文来源:2020, ICLR论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 众多图嵌入方法关注于保存图结构或最小化重构损失,忽略了隐表示的嵌入分布形式,因此本文提出对…

Paper Information 论文标题:Contrastive Multi-View Representation Learning on Graphs论文作者:Kaveh Hassani .Amir Hosein Khasahmadi论文来源:2020, ICML论文地址:download论文代码:download Abstract 介绍了一种自监督的方法,通过对比图的结构视图来学习节点和图级别的表示.与视觉表示学习不同,对于图上的对比学习,将视图的数量增加到两个以上或对比多尺度编码并不…

论文信息 论文标题:Automated Self-Supervised Learning for Graphs论文作者:Wei Jin, Xiaorui Liu, Xiangyu Zhao, Yao Ma, Neil Shah, Jiliang Tang论文来源:2022, ICLR论文地址:download论文代码:download Abstract 研究现状: 不同的代理任务对不同数据集的下游任务的影响不同,表明代理任务的使用对于图的自监督学习至关重要: 当前工作大多基于单一的代理任务: 本…

论文信息 论文标题:ClusterSCL: Cluster-Aware Supervised Contrastive Learning on Graphs论文作者:Yanling Wang, Jing Zhang, Haoyang Li, Yuxiao Dong, Hongzhi Yin, Cuiping Li论文来源:2020, ICML论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 图上的监督对比学习很难处理拥有较大的类内(intra-class)差异,…

自监督学习(Self-Supervised Learning)多篇论文解读(下) 之前的研究思路主要是设计各种各样的pretext任务,比如patch相对位置预测.旋转预测.灰度图片上色.视频帧排序等等.CVPR19和ICCV19上,Google Brain的几个研究员发表了两篇论文,从另外的视角分析和研究self-supervised learning问题.两篇paper名字分别是:Revisiting Self-Supervised Visual Representation Learnin…

自监督学习(Self-Supervised Learning)多篇论文解读(上) 前言 Supervised deep learning由于需要大量标注信息,同时之前大量的研究已经解决了许多问题.所以近期大家的研究关注点逐渐转向了Unsupervised learning,许多顶会包括ICML, NeurIPS, CVPR, ICCV相继出现一些不错的paper和研究工作. 这里主要关注Unsupervised learning一类特定的方法:Self-supervised learning(自…

论文标题:Bootstrap Your Own Latent A New Approach to Self-Supervised Learning 论文方向:图像领域 论文来源:NIPS2020 论文链接:https://arxiv.org/abs/2006.07733 论文代码:https://github.com/deepmind/deepmind-research/tree/master/byol 1 介绍 BYOL,全称叫Bootstrap Your Own Latent,它在迭代的过程…

论文信息 论文标题:Data Augmentation for Deep Graph Learning: A Survey论文作者:Kaize Ding, Zhe Xu, Hanghang Tong, Huan Liu论文来源:2022, arXiv论文地址:download 1 介绍 本文主要总结图数据增强,并对该领域的代表性方法做出归类分析. DGL 存在的两个问题: 次优图问题:图中包含不确定.冗余.错误和缺失的节点特征或图结构边. 有限标签问题:标签数据成本高,目前大部分 DGL 方法是…

A Unified Deep Model of Learning from both Data and Queries for Cardinality Estimation 论文解读(SIGMOD 2021) 本篇博客是对A Unified Deep Model of Learning from both Data and Queries for Cardinality Estimation的一些重要idea的解读,原文连接为:A Unified Deep Model of Learning f…