論文の概要: Collaborative Graph Contrastive Learning: Data Augmentation Composition May Not be Necessary for Graph Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.03262v1
• Date: Fri, 5 Nov 2021 05:08:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-08 14:18:21.673529
• Title: Collaborative Graph Contrastive Learning: Data Augmentation Composition May Not be Necessary for Graph Representation Learning
• Title（参考訳）: コラボレーティブグラフコントラスト学習: グラフ表現学習にデータ拡張合成は必要ないかもしれない
• Authors: Yuxiang Ren and Jiawei Zhang
• Abstract要約: 教師なしグラフ表現学習はグラフデータの非自明なトピックである。 我々は新しい協調グラフニューラルネットワークコントラッシブラーニングフレームワーク(CGCL)を提案する。 CGCLはグラフレベルとノードレベルの表現学習の両方を扱うことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.015538055183148
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised graph representation learning is a non-trivial topic for graph data. The success of contrastive learning and self-supervised learning in the unsupervised representation learning of structured data inspires similar attempts on the graph. The current unsupervised graph representation learning and pre-training using the contrastive loss are mainly based on the contrast between handcrafted augmented graph data. However, the graph data augmentation is still not well-explored due to the unpredictable invariance. In this paper, we propose a novel collaborative graph neural networks contrastive learning framework (CGCL), which uses multiple graph encoders to observe the graph. Features observed from different views act as the graph augmentation for contrastive learning between graph encoders, avoiding any perturbation to guarantee the invariance. CGCL is capable of handling both graph-level and node-level representation learning. Extensive experiments demonstrate the advantages of CGCL in unsupervised graph representation learning and the non-necessity of handcrafted data augmentation composition for graph representation learning.
• Abstract（参考訳）: 教師なしグラフ表現学習はグラフデータの非自明なトピックである。 構造化データの教師なし表現学習における対比学習と自己教師あり学習の成功は、グラフにおける同様の試みを刺激する。 現在の教師なしグラフ表現学習とコントラスト損失を用いた事前学習は主に手作り拡張グラフデータ間のコントラストに基づいて行われる。 しかし、グラフデータの拡張は予測不能な不変性のため、まだ十分に検討されていない。 本稿では,複数のグラフエンコーダを用いてグラフを観測する,新しい協調グラフニューラルネットワークコントラスト学習フレームワーク(CGCL)を提案する。 異なるビューから観察される特徴は、グラフエンコーダ間の対比学習のためのグラフ拡張として働き、不変性を保証するために摂動を避けている。 CGCLはグラフレベルとノードレベルの表現学習の両方を扱うことができる。 非教師付きグラフ表現学習におけるCGCLの利点と、グラフ表現学習のための手作りデータ拡張合成の非必要性を実証した。

関連論文リスト

• Community-Invariant Graph Contrastive Learning [21.72222875193335]
  本研究では,グラフ強化におけるグラフコミュニティの役割について検討する。 本稿では,学習可能なグラフ拡張時のグラフコミュニティ構造を維持するための,コミュニティ不変なGCLフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-02T14:59:58Z)
• Graph Contrastive Learning with Cohesive Subgraph Awareness [34.76555185419192]
  グラフコントラスト学習(GCL)は、多様なグラフの表現を学習するための最先端の戦略として登場した。 グラフの増大と学習過程におけるサブグラフの認識は、GCLの性能を高める可能性があると論じる。 我々はCTAugと呼ばれる新しい統合フレームワークを提案し、結合認識を様々な既存のGCLメカニズムにシームレスに統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-31T03:51:30Z)
• Spectral Augmentations for Graph Contrastive Learning [50.149996923976836]
  コントラスト学習は、監督の有無にかかわらず、表現を学習するための第一の方法として現れてきた。 近年の研究では、グラフ表現学習における事前学習の有用性が示されている。 本稿では,グラフの対照的な目的に対する拡張を構築する際に,候補のバンクを提供するためのグラフ変換操作を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-06T16:26:29Z)
• Signed Directed Graph Contrastive Learning with Laplacian Augmentation [1.3535770763481905]
  グラフの対比学習は、いくつかのグラフマイニングタスクにおいて強力なテクニックとなっている。 本稿では,新しい署名指向グラフコントラスト学習,SDGCLを提案する。 2つの異なる構造的摂動グラフビューを作成し、磁気ラプラシア摂動を通してノード表現を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-12T17:32:19Z)
• GraphCoCo: Graph Complementary Contrastive Learning [65.89743197355722]
  グラフコントラスト学習(GCL)は、手作業によるアノテーションの監督なしに、グラフ表現学習(GRL)において有望な性能を示した。 本稿では,この課題に対処するため,グラフココというグラフ補完型コントラスト学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-24T02:58:36Z)
• Dual Space Graph Contrastive Learning [82.81372024482202]
  本研究では,新しいグラフコントラスト学習手法,すなわち textbfDual textbfSpace textbfGraph textbfContrastive (DSGC) Learningを提案する。 両空間にはグラフデータを埋め込み空間に表現する独自の利点があるので、グラフコントラスト学習を用いて空間をブリッジし、双方の利点を活用することを期待する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-19T04:10:29Z)
• Bringing Your Own View: Graph Contrastive Learning without Prefabricated Data Augmentations [94.41860307845812]
  Self-supervisionは最近、グラフ学習の新しいフロンティアに力を入れている。 GraphCLは、グラフデータ拡張のアドホックな手作業による選択によって反映されたプレハブ付きプリファブリックを使用する。 グラフ生成器のパラメータ空間における学習可能な連続前処理へと拡張した。 我々は、情報最小化(InfoMin)と情報ボトルネック(InfoBN)の2つの原則を利用して、学習した事前情報を規則化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-04T15:49:18Z)
• Graph Contrastive Learning with Augmentations [109.23158429991298]
  グラフデータの教師なし表現を学習するためのグラフコントラスト学習(GraphCL)フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、最先端の手法と比較して、類似またはより良い一般化可能性、転送可能性、堅牢性のグラフ表現を作成できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-22T20:13:43Z)
• Unsupervised Graph Embedding via Adaptive Graph Learning [85.28555417981063]
  グラフオートエンコーダ(GAE)は、グラフ埋め込みのための表現学習において強力なツールである。 本稿では,2つの新しい教師なしグラフ埋め込み法,適応グラフ学習(BAGE)による教師なしグラフ埋め込み,変分適応グラフ学習(VBAGE)による教師なしグラフ埋め込みを提案する。 いくつかのデータセットに関する実験的研究により、我々の手法がノードクラスタリング、ノード分類、グラフ可視化タスクにおいて、ベースラインよりも優れていることが実証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-10T02:33:14Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。