Deep Graph Infomax(DGI) 论文阅读笔记

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本文中出现的错误欢迎大家指出，在这里提前感谢w
这篇文章先锤了一下基于random walk的图结构上的非监督学习算法，指出了random walk算法的两个致命缺点。
1.以图的结构信息为代价，过分强调点之间的临近信息。（random walk算法的假设：相邻的节点更有可能具有相同的label）
2.模型效果过多依赖超参的选择，即改变超参，模型的效果会急剧下降。
后面这篇文章介绍了自己的非监督学习是基于mutual information的，关于mutual information这里有一篇很好的博客介绍它的含义，这对我们接下来论文的理解也有帮助。