Exploring Correlations of Self-Supervised Tasks for Graphs
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Fang, Taoran, Zhou, Wei, Sun, Yifei, Han, Kaiqiao, Ma, Lvbin, Yang, Yang |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Universal Prompt Tuning for Graph Neural Networks
di: Fang, Taoran, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Fang, Taoran, et al.
Pubblicazione: (2022)
Are Synthetic Time-series Data Really not as Good as Real Data?
di: Fu, Fanzhe, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fu, Fanzhe, et al.
Pubblicazione: (2024)
KAA: Kolmogorov-Arnold Attention for Enhancing Attentive Graph Neural Networks
di: Fang, Taoran, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fang, Taoran, et al.
Pubblicazione: (2025)
Simulator and Experience Enhanced Diffusion Model for Comprehensive ECG Generation
di: Wang, Xiaoda, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Xiaoda, et al.
Pubblicazione: (2025)
Quantitative Estimation of Target Task Performance from Unsupervised Pretext Task in Semi/Self-Supervised Learning
di: Jia, Lin-Han, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jia, Lin-Han, et al.
Pubblicazione: (2025)
Consistency Based Weakly Self-Supervised Learning for Human Activity Recognition with Wearables
di: Sheng, Taoran, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sheng, Taoran, et al.
Pubblicazione: (2024)
Enhancing Graph Self-Supervised Learning with Graph Interplay
di: Zhao, Xinjian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhao, Xinjian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Self-Supervised Learning on Molecular Graphs: A Systematic Investigation of Masking Design
di: Yang, Jiannan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yang, Jiannan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Distribution Matching for Self-Supervised Transfer Learning
di: Jiao, Yuling, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jiao, Yuling, et al.
Pubblicazione: (2025)
Every Node is Different: Dynamically Fusing Self-Supervised Tasks for Attributed Graph Clustering
di: Zhu, Pengfei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhu, Pengfei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Do Neural Scaling Laws Exist on Graph Self-Supervised Learning?
di: Ma, Qian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ma, Qian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Exploring Task Unification in Graph Representation Learning via Generative Approach
di: Hu, Yulan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hu, Yulan, et al.
Pubblicazione: (2024)
DeepCell: Self-Supervised Multiview Fusion for Circuit Representation Learning
di: Shi, Zhengyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shi, Zhengyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Scalable Graph Self-Supervised Learning
di: Pasand, Ali Saheb, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Pasand, Ali Saheb, et al.
Pubblicazione: (2024)
Multi-Task Semantic Communication With Graph Attention-Based Feature Correlation Extraction
di: Yu, Xi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yu, Xi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Clustering Properties of Self-Supervised Learning
di: Weng, Xi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Weng, Xi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Rethinking Spectral Augmentation for Contrast-based Graph Self-Supervised Learning
di: Jian, Xiangru, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jian, Xiangru, et al.
Pubblicazione: (2024)
Preventing Dimensional Collapse in Self-Supervised Learning via Orthogonality Regularization
di: He, Junlin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: He, Junlin, et al.
Pubblicazione: (2024)
PyG-SSL: A Graph Self-Supervised Learning Toolkit
di: Zheng, Lecheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zheng, Lecheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Data-Driven Self-Supervised Graph Representation Learning
di: Samy, Ahmed E., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Samy, Ahmed E., et al.
Pubblicazione: (2024)
Multi-Task Learning with Feature-Similarity Laplacian Graphs for Predicting Alzheimer's Disease Progression
di: Xu, Zixiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xu, Zixiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning to Explore: Policy-Guided Outlier Synthesis for Graph Out-of-Distribution Detection
di: Sun, Li, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sun, Li, et al.
Pubblicazione: (2026)
Unlock the Correlation between Supervised Fine-Tuning and Reinforcement Learning in Training Code Large Language Models
di: Chen, Jie, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Jie, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning To Explore With Predictive World Model Via Self-Supervised Learning
di: Santana, Alana, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Santana, Alana, et al.
Pubblicazione: (2025)
Graph Self-Supervised Learning with Learnable Structural and Positional Encodings
di: Wijesinghe, Asiri, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wijesinghe, Asiri, et al.
Pubblicazione: (2025)
Understanding Representation Learnability of Nonlinear Self-Supervised Learning
di: Yang, Ruofeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Ruofeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Combating Spurious Correlations in Graph Interpretability via Self-Reflection
di: Cai, Kecheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Cai, Kecheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
Binning as a Pretext Task: Improving Self-Supervised Learning in Tabular Domains
di: Lee, Kyungeun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lee, Kyungeun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Exploring Consistency in Graph Representations:from Graph Kernels to Graph Neural Networks
di: Liu, Xuyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Xuyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
GSTBench: A Benchmark Study on the Transferability of Graph Self-Supervised Learning
di: Song, Yu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Song, Yu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Subgraph Gaussian Embedding Contrast for Self-Supervised Graph Representation Learning
di: Xie, Shifeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xie, Shifeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Diffusion-Assisted Distillation for Self-Supervised Graph Representation Learning with MLPs
di: Ahn, Seong Jin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ahn, Seong Jin, et al.
Pubblicazione: (2025)
SIG: Efficient Self-Interpretable Graph Neural Network for Continuous-time Dynamic Graphs
di: Fang, Lanting, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fang, Lanting, et al.
Pubblicazione: (2024)
TAGA: Text-Attributed Graph Self-Supervised Learning by Synergizing Graph and Text Mutual Transformations
di: Zhang, Zheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Zheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
AL-GNN: Privacy-Preserving and Replay-Free Continual Graph Learning via Analytic Learning
di: Zhang, Xuling, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Xuling, et al.
Pubblicazione: (2025)
Auto-ICL: In-Context Learning without Human Supervision
di: Yang, Jinghan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Yang, Jinghan, et al.
Pubblicazione: (2023)
GeoRef: Referring Expressions in Geometry via Task Formulation, Synthetic Supervision, and Reinforced MLLM-based Solutions
di: Liu, Bing, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Bing, et al.
Pubblicazione: (2025)
Mixture of Experts based Multi-task Supervise Learning from Crowds
di: Han, Tao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Han, Tao, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Survey on Self-Supervised Learning for Non-Sequential Tabular Data
di: Wang, Wei-Yao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Wei-Yao, et al.
Pubblicazione: (2024)
BRIDGES: Bridging Graph Modality and Large Language Models within EDA Tasks
di: Li, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Universal Prompt Tuning for Graph Neural Networks
di: Fang, Taoran, et al.
Pubblicazione: (2022) -
Are Synthetic Time-series Data Really not as Good as Real Data?
di: Fu, Fanzhe, et al.
Pubblicazione: (2024) -
KAA: Kolmogorov-Arnold Attention for Enhancing Attentive Graph Neural Networks
di: Fang, Taoran, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Simulator and Experience Enhanced Diffusion Model for Comprehensive ECG Generation
di: Wang, Xiaoda, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Quantitative Estimation of Target Task Performance from Unsupervised Pretext Task in Semi/Self-Supervised Learning
di: Jia, Lin-Han, et al.
Pubblicazione: (2025)