Vi presenterar Deep Graph Infomax (DGI), en allmän metod för att lära nod representationer inom grafstrukturerade data på ett oövervakat sätt. DGI bygger på att maximera ömsesidig information mellan patchrepresentationer och motsvarande sammanfattningar på hög nivå av grafer, båda härledda med hjälp av etablerade diagramkonvolutionella nätverksarkitekturer. De lärda patch representationer summera subgrafer centrerad kring noder av intresse, och kan därmed återanvändas för nedströms node-wise lärande uppgifter. I motsats till de flesta tidigare metoder för oövervakat lärande med GCN är DGI inte beroende av slumpmässiga gångmål och är lätt att tillämpa på både transduktiva och induktiva inlärningsupplägg. Vi demonstrerar konkurrenskraftiga resultat på en mängd olika riktmärken för klassificering av nod, som ibland till och med överstiger prestandan för övervakat lärande.
Nyligen föreslås ett GCN-baserat oövervakat tillvägagångssätt (DGI) genom att maximera ömsesidig information mellan lapp- och högnivåsammanfattningar av en graf.
Deep Graph Infomax
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}