Self-supervised representation learning with tf-gnn
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评估
- 难度
- 5/5
- 预计耗时
- 一周以上
- 新手友好度
- 20/100
- Issue 类型
- 文档
- 描述清晰度
- 需要澄清
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- python, tensorflow
调研方向
从 tf-gnn 的对比损失/DGI 模块入手，查找使用 tf-gnn 的现有自监督示例或仓库。完成的标准是提供一个可正常运行的基础自监督表征学习示例，或明确向用户指出合适的实现。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
Hi TF-GNN users!
Could anyone share example code demonstrating the use of contrastive losses/DGI module, or suggest an alternative method to set up a basic self-supervised representation learning task? Additionally, if you could point me to a repository that utilizes tf-gnn in this context, that would also be great.
Thanks,
Szabolcs
- 主要语言
- Python
- 星标
- 1.5k
- 派生
- 205
- 平均合并
- 13 分钟
- 30 天内合并 PR
- 1
环境准备
- 提供 Dockerfile 或 Docker Compose 文件
- 没有 Pull Request 模板
- 阅读贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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