Fugu-MT 論文翻訳(概要): GraphCL: Contrastive Self-Supervised Learning of Graph Representations

論文の概要: GraphCL: Contrastive Self-Supervised Learning of Graph Representations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.08025v1
Date: Wed, 15 Jul 2020 22:36:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-10 05:10:51.307425
Title: GraphCL: Contrastive Self-Supervised Learning of Graph Representations
Title（参考訳）: graphcl:グラフ表現のコントラスト的自己教師付き学習
Authors: Hakim Hafidi, Mounir Ghogho, Philippe Ciblat and Ananthram Swami
Abstract要約: 本稿では,ノード表現を自己教師型で学習するための一般的なフレームワークであるGraph Contrastive Learning (GraphCL)を提案する。グラフニューラルネットワークを用いて、同じノードの2つの表現を生成し、対照的な学習損失を利用して両者の一致を最大化する。帰納的学習と帰納的学習の両方において,本手法がノード分類ベンチマークにおいて教師なし学習の最先端性を大幅に上回っていることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 20.439666392958284
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose Graph Contrastive Learning (GraphCL), a general framework for learning node representations in a self supervised manner. GraphCL learns node embeddings by maximizing the similarity between the representations of two randomly perturbed versions of the intrinsic features and link structure of the same node's local subgraph. We use graph neural networks to produce two representations of the same node and leverage a contrastive learning loss to maximize agreement between them. In both transductive and inductive learning setups, we demonstrate that our approach significantly outperforms the state-of-the-art in unsupervised learning on a number of node classification benchmarks.
Abstract（参考訳）: 本稿では,ノード表現を自己教師付きで学習するための一般的なフレームワークであるGraph Contrastive Learning (GraphCL)を提案する。 GraphCLは、2つの固有特徴のランダムな摂動バージョンの表現と、同じノードの局所部分グラフのリンク構造との類似性を最大化することでノード埋め込みを学習する。グラフニューラルネットワークを用いて、同じノードの2つの表現を生成し、対照的な学習損失を利用して両者の一致を最大化する。帰納的学習と帰納的学習の両方において,本手法がノード分類ベンチマークにおいて教師なし学習の最先端性を大幅に上回ることを示す。

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