Główne pojęcia
SpeGCL은 그래프의 고주파 정보를 효과적으로 활용하고, 양의 샘플 없이도 효과적인 학습을 가능하게 하는 새로운 그래프 대조 학습 프레임워크입니다.
Streszczenie
SpeGCL: 양의 샘플 없이 자기 지도 방식으로 그래프 스펙트럼 대조 학습을 수행하는 방법
Shou, Y., Cao, X., & Meng, D. (2024). SpeGCL: Self-supervised Graph Spectrum Contrastive Learning without Positive Samples. arXiv preprint arXiv:2410.10365.
본 연구는 그래프 대조 학습(GCL)에서 기존 방법들이 저주파 정보에 편향되어 고주파 정보를 충분히 활용하지 못하는 문제점을 해결하고, 양의 샘플 없이도 효과적인 학습을 가능하게 하는 새로운 프레임워크를 제안합니다.