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GiGaMAE: 通过协同潜在空间重建实现可泛化的图掩码自编码器
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了GiGaMAE，一种新型图掩蔽自编码器框架，通过协同重构信息化和综合的潜在嵌入，解决了图数据上推理能力不强的问题。实验结果表明，GiGaMAE在多个基准测试中优于现有基线模型。
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关键要点
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提出了一种名为GiGaMAE的新型图掩蔽自编码器框架。
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GiGaMAE通过协同重构信息化和综合的潜在嵌入，解决了图数据推理能力不强的问题。
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模型将图拓扑和属性信息包含在嵌入中，作为重构目标。
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GiGaMAE能够捕捉更广义和综合的知识。
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引入基于互信息的重构损失，有效重构多个目标。
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实验结果表明GiGaMAE在多个基准测试中优于现有基线模型。
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