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探索图的自监督任务的相关性
原文中文，约1300字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文提出三种新的自监督辅助任务，利用图卷积网络（GCNs）进行多任务学习，显著提升图分类性能。研究分析了自我监督技术在图形数据中的应用，提出无监督自学习策略以改善模型学习能力，并综述了自监督学习在图数据中的方法及未来研究方向。实验结果表明，合理设计任务和整合机制可增强GCNs的普适性和稳健性。
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关键要点
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本文提出了三个新的自监督辅助任务，以多任务的方式训练基于图的神经网络模型，使用图卷积网络作为构建块。
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研究首次系统探索和评估了自我监督技术在图卷积网络（GCNs）中的应用。
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提出了两种无监督自学习策略，以改善有限训练数据下模型的学习能力和性能。
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实验结果表明，合理设计任务形式和整合机制可以增强GCNs的普适性和稳健性。
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本文综述了自监督学习在图数据中的方法，提出了统一的数学框架，并讨论了未来研究方向。
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延伸问答
自监督学习在图卷积网络中的应用有哪些？
自监督学习在图卷积网络中应用于多任务学习，通过设计新的自监督辅助任务来提升模型性能。
本文提出了哪些新的自监督辅助任务？
本文提出了三个新的自监督辅助任务，以多任务的方式训练基于图的神经网络模型。
如何改善有限训练数据下模型的学习能力？
通过提出两种无监督自学习策略，利用输入图形结构数据中的可用信息来改善模型的学习能力。
实验结果表明合理设计任务形式的意义是什么？
合理设计任务形式和整合机制可以增强图卷积网络的普适性和稳健性。
自监督学习在图数据中的未来研究方向是什么？
未来研究方向包括进一步探索自监督学习方法的统一数学框架及其在不同领域的应用。
自监督学习如何提高节点分类和聚类的性能？
通过训练神经网络预测节点之间的相对位置，学习节点表征，从而提高节点分类和聚类的性能。
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