Co je to samořídící předtrénování pro GNN?

Samoučící předtrénování pro grafové neuronové sítě (GNN) je metoda učení, při které se model učí extrahovat užitečné reprezentace z grafových dat bez použití označených štítků. Místo toho se používají úkoly založené na samotné struktuře grafu nebo vlastnostech uzlů/hran, například předpověď skrytých částí grafu, kontrastní učení nebo obnovení informací.

Tento přístup umožňuje GNN naučit se rozumět struktuře a vztahům v grafu, což zlepšuje následné úkoly s učitelem (například klasifikaci uzlů nebo grafů), zejména když je málo označených dat.