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摘要: 论文信息 论文标题:Shift-Robust GNNs: Overcoming the Limitations of Localized Graph Training Data论文作者:Qi Zhu, Natalia Ponomareva, Jiawei Han, Bryan Perozzi论文来源 阅读全文
posted @ 2022-06-24 14:59 图神经网络 阅读(474) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 论文信息 论文标题:SAIL: Self-Augmented Graph Contrastive Learning论文作者:Lu Yu, Shichao Pei, Lizhong Ding, Jun Zhou, Longfei Li, Chuxu Zhang, Xiangliang Zhang论文来 阅读全文
posted @ 2022-06-22 17:49 图神经网络 阅读(413) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: 论文信息 论文标题:InfoGraph: Unsupervised and Semi-supervised Graph-Level Representation Learning via Mutual Information Maximization论文作者:Fan-Yun Sun, Jordan 阅读全文
posted @ 2022-06-22 11:33 图神经网络 阅读(670) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 论文信息 论文标题:Towards Explanation for Unsupervised Graph-Level Representation Learning论文作者:Qinghua Zheng, Jihong Wang, Minnan Luo, Yaoliang Yu, Jundong Li 阅读全文
posted @ 2022-06-21 16:30 图神经网络 阅读(421) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1 前言 蒙特卡罗法有 直接抽样法、接收-拒绝抽样法、重要性抽样法。 2 直接抽样法 假如 $p(x)$ 是要采样的分布。若可以得到 $x$ 的概率密度函数 $p(x)$, 对 $p(x)$ 求积分得到累积分布函数 $F(x)$,显然 $x$ 和 $y$ 是一 一对应的。 先随机抽取 $y$,然后通 阅读全文
posted @ 2022-06-21 11:43 图神经网络 阅读(768) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 论文信息 论文标题:How Powerful are K-hop Message Passing Graph Neural Networks论文作者:Jiarui Feng, Yixin Chen, Fuhai Li, Anindya Sarkar, Muhan Zhang论文来源:NeurIPS 阅读全文
posted @ 2022-06-20 16:55 图神经网络 阅读(1908) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 论文信息 论文标题:Graph-less Neural Networks: Teaching Old MLPs New Tricks via Distillation论文作者:Shichang Zhang, Yozen Liu, Yizhou Sun, Neil Shah论文来源:2022, ICL 阅读全文
posted @ 2022-06-18 22:34 图神经网络 阅读(483) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 论文信息 论文标题:MGAE: Masked Autoencoders for Self-Supervised Learning on Graphs论文作者:Qiaoyu Tan, Ninghao Liu, Xiao Huang, Rui Chen, Soo-Hyun Choi, Xia Hu论文来 阅读全文
posted @ 2022-06-18 10:25 图神经网络 阅读(839) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 论文信息 论文标题:GraphMAE: Self-Supervised Masked Graph Autoencoders论文作者:Zhenyu Hou, Xiao Liu, Yukuo Cen, Yuxiao Dong, Hongxia Yang, Chunjie Wang, Jie Tang论文 阅读全文
posted @ 2022-06-17 15:54 图神经网络 阅读(1148) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 论文信息 论文标题:Graph Masked Autoencoders with Transformers论文作者:Sixiao Zhang, Hongxu Chen, Haoran Yang, Xiangguo Sun, Philip S. Yu, Guandong Xu论文来源:2022, Ar 阅读全文
posted @ 2022-06-16 21:24 图神经网络 阅读(695) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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