Какво е самонаблюдавано предварително обучение за GNN?

Самоуправляващото предварително обучение за графови невронни мрежи (GNN) е метод на обучение, при който моделът се учи да извлича полезни представяния от графови данни без използване на маркирани етикети. Вместо това се използват задачи, базирани на самата структура на графа или свойствата на възлите/ръбовете, като например предсказване на скрити части от графа, контрастивно обучение или възстановяване на информация.

Този подход позволява на GNN да научи да разбира структурата и връзките в графа, което подобрява последващите задачи с учител (например класификация на възли или графи), особено когато има малко маркирани данни.