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摘要: 论文信息 论文标题:Towards Robust Graph Contrastive Learning论文作者:Nikola Jovanović, Zhao Meng, Lukas Faber, Roger Wattenhofer论文来源:2021, arXiv论文地址:download 论文代码: 阅读全文
posted @ 2022-04-24 22:10 Learner- 阅读(157) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、图神经网络的鲁棒性简介 图神经网络的鲁棒性研究基本上是跟随了卷积神经网络里的鲁棒性研究。给定一张图片,如下所示,可以将其放入CNN模型里,训练好的CNN模型可以给我们不错的效果。但是如果我们给图片加入微小的扰动 $\varepsilon$ (肉眼可能无法识别的扰动),CNN模型可能就会受到欺骗, 阅读全文
posted @ 2022-04-24 15:44 Learner- 阅读(154) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 论文信息 论文标题:CGC: Contrastive Graph Clustering for Community Detection and Tracking论文作者:Namyong Park, Ryan Rossi, Eunyee Koh, Iftikhar Ahamath Burhanuddi 阅读全文
posted @ 2022-04-23 11:27 Learner- 阅读(398) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 论文信息 论文标题:Deep Graph Clustering via Dual Correlation Reduction论文作者:Yue Liu, Wenxuan Tu, Sihang Zhou, Xinwang Liu, Linxuan Song, Xihong Yang, En Zhu论文来 阅读全文
posted @ 2022-04-20 22:18 Learner- 阅读(278) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 论文信息 论文标题:Graph Contrastive Clustering论文作者:Huasong Zhong, Jianlong Wu, Chong Chen, Jianqiang Huang, Minghua Deng, Liqiang Nie, Zhouchen Lin, Xian-Shen 阅读全文
posted @ 2022-04-18 23:13 Learner- 阅读(171) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 论文信息 论文标题:Cluster-GCN: An Efficient Algorithm for Training Deep and Large Graph Convolutional Networks论文作者:Wei-Lin Chiang, Xuanqing Liu, Si Si, Yang L 阅读全文
posted @ 2022-04-18 11:01 Learner- 阅读(62) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 论文信息 论文标题:Self-supervised Graph Neural Networks without explicit negative sampling论文作者:Zekarias T. Kefato, Sarunas Girdzijauskas论文来源:2021, WWW论文地址:dow 阅读全文
posted @ 2022-04-14 22:59 Learner- 阅读(236) 评论(0) 推荐(2) 编辑
摘要: 论文信息 论文标题:Large-Scale Representation Learning on Graphs via Bootstrapping论文作者:Shantanu Thakoor, Corentin Tallec, Mohammad Gheshlaghi Azar, Rémi Munos, 阅读全文
posted @ 2022-04-14 16:50 Learner- 阅读(231) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://zhuanlan.zhihu.com/p/36522776 阅读全文
posted @ 2022-04-14 11:20 Learner- 阅读(23) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 论文信息 论文标题:Automated Self-Supervised Learning for Graphs论文作者:Wei Jin, Xiaorui Liu, Xiangyu Zhao, Yao Ma, Neil Shah, Jiliang Tang论文来源:2022, ICLR论文地址:dow 阅读全文
posted @ 2022-04-13 17:07 Learner- 阅读(135) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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