Qrafiklərdə kontrastiv öyrənmə nədir (DGI, GraphCL)?

Qrafiklərdə qarşılıqlı öyrənmə, müsbət və mənfi nümunə cütlərinin müqayisəsinə əsaslanan düyün və ya qrafiklərin nümayəndəliklərinin öyrənilməsi metodudur və bu, əhəmiyyətli xüsusiyyətləri müəyyən etmək üçün istifadə olunur.

Xüsusilə:

• DGI (Deep Graph Infomax) modeli, yerli (düyün) və qlobal (qrafik) nümayəndəliklər arasında qarşılıqlı məlumatı maksimuma çatdırmaqla öyrədir. Bu, həqiqi qrafiklərin mənfi nümunələrlə (məsələn, səs-küylü və ya təsadüfi versiyalar) müqayisə olunması ilə həyata keçirilir.

• GraphCL müxtəlif qrafik artırmalarını (məsələn, kənarların silinməsi, düyünlərin maskalanması) istifadə edir və müsbət cütlüklər yaradır, digər qrafiklər və ya artırmalar mənfi kimi qəbul edilir. Model müsbət cütlükləri mənfi cütlüklərdən ayırmağı öyrənir və bu, gömmələrin keyfiyyətini artırır.

Bu şəkildə, qrafiklərdə qarşılıqlı öyrənmə, çox sayda etiketli məlumat olmadan dayanıqlı və məlumatlandırıcı nümayəndəliklərin öyrədilməsinə kömək edir.