Mi az önfelügyeletes előképzés a GNN-hez?

Önfelügyelt előképzés gráf neurális hálózatok (GNN) számára egy olyan tanulási módszer, amelyben a modell megtanul hasznos reprezentációkat kinyerni grafikus adatokból anélkül, hogy címkézett címkéket használna. Ehelyett olyan feladatokat alkalmaznak, amelyek a grafikon szerkezetén vagy a csomópontok/élek tulajdonságain alapulnak, például a grafikon rejtett részeinek előrejelzése, kontrasztív tanulás vagy információk helyreállítása.

Ez a megközelítés lehetővé teszi a GNN-ek számára, hogy megértsék a szerkezetet és a kapcsolatokat a grafikonban, ami javítja a későbbi felügyelt feladatokat (például csomópontok vagy grafikonok osztályozását), különösen akkor, ha kevés címkézett adat áll rendelkezésre.