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,…

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: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…

论文信息 论文标题:Towards Robust Graph Contrastive Learning论文作者:Nikola Jovanović, Zhao Meng, Lukas Faber, Roger Wattenhofer论文来源:2021, arXiv论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 创新点:从对抗攻击和对抗防御考虑数据增强策略. 2 Graph robust contrastive learning 2.1 Background 目…

1 题目 <A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations> 作者: Ting Chen, Simon Kornblith, Mohammad Norouzi, Geoffrey Hinton 2 介绍 本文主要介绍 SimCLR框架. 定义: SimCLR:一个简单的视觉表示对比学习框架,不仅比以前的工作更出色,而且也更简单,既不需要专门的架构,也不需要储存库. 性能: 在 $ImageNet$ 上大…

论文信息 论文标题:Towards Deeper Graph Neural Networks论文作者:Meng Liu, Hongyang Gao, Shuiwang Ji论文来源:2020, KDD论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 问题引入: 图卷积是领域聚合的代表,这些邻域聚合方法中的一层只考虑近邻,当进一步深入以实现更大的接受域时,性能会下降,这种性能恶化归因于过平滑问题( over-smoothing),即当感受域增大时,在传播和更新过…

论文信息 论文标题:MaskGAE: Masked Graph Modeling Meets Graph Autoencoders论文作者:Jintang Li, Ruofan Wu, Wangbin Sun, Liang Chen, Sheng Tian......论文来源:2022,arXiv论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction MAE 在图上的应用--2022 最潮的方法. 2 Related work and Motivation 2.1…

Paper Information Title:Geom-GCN: Geometric Graph Convolutional NetworksAuthors:Hongbin Pei, Bingzhen Wei, K. Chang, Yu Lei, Bo YangSources:2020, ICLRPaper:Download Code:Download Abstract Message-passing neural networks (MPNNs) 存在的问题:MPNNs 的 aggregat…

作者:陈使明 华中科技大学…

Paper Information Title:Simple Unsupervised Graph Representation LearningAuthors: Yujie Mo.Liang Peng.Jie Xu, Xiaoshuang Shi.Xiaofeng ZhuSources:2022 AAAIPaper:downloadCode:download Abstract 作者提出了一种简单的无监督图表示学习方法来进行有效和高效的对比学习.具体而言,通过构造多重损失探索结构信息与邻域信息之…