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.
Ref har nyligen föreslagit Deep Graph Infomax (DGI) – en oövervakad metod för att lära sig representation för noder i icke-temporella diagram och uppnått toppmoderna resultat när det gäller klassificeringsriktmärken.
Deep Graph Infomax
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}