deep graph infomax
dgi是一種無監督方式學習圖結構節點表示的通用方法，依賴於最大化區域性表示與相應的全域性表示之間的互資訊。dgi不依賴於隨機遊走，因為隨機遊走以圖結構資訊為目標，過分強調鄰近資訊，而且依賴於超引數。
定義的全域性是區域性資訊的拼接
dgi是dim在圖上的應用
dim訓練編碼器模型，以最大化高階「全域性」表示和輸入的「區域性」（例如影象的補丁）之間的相互資訊。 鼓勵編碼器攜帶在所有位置都存在的資訊型別（因此是全域性相關的），例如類別標籤的情況。比卷積捕獲的結構更加通用
對比方法的關鍵實現細節是如何繪製正樣本和負樣本。 上面關於無監督圖表示學習的先前工作依賴於區域性對比損失（強制近端節點具有相似的嵌入）。
這樣對比能學習到遠距離的結構相似資訊。目標是通過圖建立相似節點間的鏈結
學習出乙個encoder
通過腐蝕函式對負樣本進行取樣
通過將輸入圖傳給編碼器來獲得表示hi（正樣本）
通過負樣本傳給編碼器來獲得表示hj（負樣本）
通過讀出函式獲得全域性的表示（平均正樣本的表示）
通過判別器和loss進行更新
這篇**是dmi在graph上的乙個應用，取得了比較好的效果
引用文獻
[1]
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