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insight - 그래프 학습
그래프의 준지도 도메인 적응을 위한 대조 학습 및 최소-최대 엔트로피 기반 방법
본 연구는 그래프 준지도 도메인 적응 문제를 해결하기 위해 그래프 대조 학습과 최소-최대 엔트로피 기반 방법을 제안한다. 이를 통해 소스 그래프의 지식을 활용하여 타겟 그래프의 노드 분류 성능을 향상시킨다.
가상 연결 순위 기반 그래프 트랜스포머(VCR-Graphormer): 대규모 그래프 데이터를 위한 효율적인 미니배치 그래프 트랜스포머
그래프 트랜스포머는 복잡한 그래프 구조와 특징 정보를 효과적으로 인코딩할 수 있지만, 노드 간 밀집 주의 메커니즘으로 인해 계산 복잡도가 높아 대규모 그래프 데이터에 적용하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 VCR-Graphormer는 개인화된 PageRank 기반 토큰화와 가상 연결을 통해 효율적인 미니배치 학습을 가능하게 한다.
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