▲ 图2：AF-GCL 模型的概述。...综上，AF-GCL 的训练算法如算法 1 所示。 算法1：AF-GCL。算法中的 Eq. (8) 指的是目标函数。...结合引理 2 和定理 1，我们给出 AF-GCL 理论上的表现保证： Theorem 2 令 为 GCL 损失函数 的最小化函数。...对于同质性最低的两个数据集，Chameleon 和 Squirrel，AF-GCL 的表现比其他方法好了很多。这证明了 AF-GCL 模型适合用于异质图。...在对图神经网络聚合特征的理论分析启发下，作者提出了不需要增强的图对比学习模型 AF-GCL，它直接由聚合后的特征生成自监督信号。作者还给出了 AF-GCL 的表现的理论保证。
在这里，我们提出了一种新的方法，称为对抗性图对比学习 (AD-GCL)，它使 GNN 能够通过优化 GCL 中使用的对抗性图增强策略来避免在训练期间捕获冗余信息。...通过与最先进的 GCL 方法相比，我们通过实验验证了 AD-GCL ，在 18 个不同的基准数据集的任务中，在无监督学习中实现了高达 14%、在迁移学习中高达 6% 和在半监督学习设置中的 3% 的性能提升...AD-GCL 本质上允许编码器捕获最少的足够信息来区分数据集中的图形。我们进一步提供了 AD-GCL 的理论解释。...在这里，我们只考虑 AD-GCL-FIX， 因为 AD-GCL-OPT 只会有更好的性能。...请注意，尽管 AD-GCL 在某些数据集上仅获得第 5 名，但 AD-GCL 仍显着优于 InfoGraph和GraphCL，两者都是强大的GNN 自训练baseline。
of value to retrieve ); 上面函数中的索引nIndex可以为如下列表中的任意一个： GCW_ATOM 窗口类的唯一标识(原子),由函数 RegisterClassEx 函数返回 GCL_CBCLSEXTRA...窗口类的扩展信息 GCL_CBWNDEXTRA 窗口的扩展信息 GCL_HBRBACKGROUND 窗口的背景画刷 GCL_HCURSOR 窗口的鼠标指针句柄 GCL_HICON 窗口的图标句柄...GCL_HICONSM 窗口最小化时的图标句柄 GCL_HMODULE 应用程序句柄 GCL_MENUNAME 窗口菜单句柄 GCL_STYLE 窗口类的式样(不是窗口的式样) GCL_WNDPROC...SetClassLongPtr(hWnd, GCL_WNDPROC, WndProcFn); 在MFC中我们大量的用到了子类化相关的技术，以及当我们想修改系统默认的控件的事件处理逻辑时就可以借助子类化技术来实现
作者表示他们采用了一个众所周知、常用的方法：把所有的图像按照「图像名」排序，然后把相邻图像输入GCL就好了。...可能不懂Re-ID的人此刻已经被蒙混过去了，使用了一个「众所周知」的排序方法作为先验知识，加上文章提出的GCL模块，效果提升了。 你说，是不是GCL的功劳？...可以看到，描述过程中作者完全没有提到GCL模块所依据的信息（训练数据的文件名，也就是训练数据的标签），转而描述了GCL模块中使用的两个trick，对于没有认真看method部分的审稿人来说，可能就会认为文章中的...GCL贡献确实很大。...其中，「SCL 」指选择性对比学习；「CR」指通过GCL进行聚类重构；「NS」指噪声抑制。
本文提出了一种新的推荐框架，即序列推荐的图对比学习(GCL4SR)。...具体而言，GCL4SR采用基于所有用户交互序列构建的加权项转换图(WITG)，为每个交互提供全局上下文信息，并弱化序列数据中的噪声信息。此外，GCL4SR使用WITG的子图来增强每个交互序列的表示。...在真实数据集上的大量实验表明，GCL4SR始终优于最先进的顺序推荐方法。 论文链接 https://www.ijcai.org/proceedings/2022/0333.pdf
https://github.com/zetayue/MXMNet 四 论文题目： An Empirical Study of Graph Contrastive Learning 论文摘要： 图对比学习（GCL...尽管最近已经取得了显著的进展，但GCL背后的成功仍然有些神秘。在这项工作中，作者首先确定了一般GCL范式中的几个关键设计考虑因素，包括增强函数、对比模式、对比目标和负向挖掘技术。...然后，为了理解不同GCL组件的相互作用，作者在不同领域的数据集上对一组基准任务进行了广泛的实验。...然后提出了一套有效的GCL的方案，例如，通过产生稀疏视图的简单拓扑结构增强可以提高性能；对比模式应该与最终任务的粒度相一致。...此外，为了促进未来的研究并简化GCL算法的实施，作者开发了一个易于使用的PyGCL库，其特点是模块化的CL组件、标准化的评估和实验管理。
图对比学习(GCL)通过训练GNN来最大化同一图的不同增广形式的表示之间的对应关系，即使不使用标签也可以产生健壮和可转移的GNN。...然而，由传统GCL训练的GNN具有捕获冗余图特征的风险，因此可能是脆弱的，并且在下游任务中提供低于平均水平的性能。...在这里，作者提出了一种新的理论，称为对抗性GCL(AD-GCL)，它通过优化GCL中使用的对抗性图增强策略，使GNN在训练过程中避免捕获冗余信息。...作者将AD-GCL算法与理论解释配对，设计了一个基于可训练的边丢弃图增强的实例化算法。...通过与最先进的GCL方法进行比较，作者通过实验验证了AD-GCL的性能，在18个不同的基准数据集上，在分子属性回归和分类以及社会网络分类的任务中，在无监督、转移和半监督学习环境下，总体性能分别提高了14%
Market1501数据集超参数: GCL中的参数（图的大小为16，温度参数5），K-means中的K设置为800。...DukeMTMC-reID数据集超参数: GCL中的参数（图的大小为16，温度参数为5），K-means中的K设置为750。...MSMT17数据集超参数: GCL中的参数（图的大小为16，温度参数为5），K-means中的K设置为1300。...从本表中可以看出：1）在Random Shuffle设置下，GCL将会反向优化，损害模型的性能。2） GCL能起作用的条件是：子图中有比较良好的近邻关系，也就是第一次的聚类结果要比较可靠。...小结： （1） 在能挖掘到较为良好的近邻关系时，GCL会起到正向作用，提升网络的性能；反之，打乱顺序，则GCL会反向优化。
一 论文题目： Directed Graph Contrastive Learning 论文摘要： 图对比学习（GCL）的出现是为了从对比性的视角中学习可概括的表征。...目前有两个问题：1）通过数据增强来改变图的结构以产生对比性视图可能会产生错误的信息传递，因为这种图的增强改变了图的内在结构信息，特别是有向图中的方向性结构；2）由于GCL通常使用预定义的对比性视图，并手工挑选参数...结果表明，该模型可以比其他GCL模型保留更多的有向图的结构特征，因为它能够提供完整的对比信息。 论文链接： https://openreview.net/forum?
GithubRepository\MyBlog-MyBatis\demo1\target\classes\mapping\TypeDao.xml] ### The error may involve com.gcl.demo1...$Proxy86.findAllType(Unknown Source) at com.gcl.demo1.service.impl.TypeServiceImpl.listType(TypeServiceImpl.java...:46) at com.gcl.demo1.service.impl.TypeServiceImpl$$FastClassBySpringCGLIB$$17f81c71.invoke() at com.gcl.demo1....entity logging: level: root: info com.gcl: debug file: name: log/blog-dev.log server
git clone xx.git --recurse-submodules 如果用的是 zsh，自带的 alias gcl='git clone --recurse-submodules'，也就是用...gcl xx.git 就可以了。
groovyObject.invokeMethod("run", args); 如果你希望这个groovy脚本是嵌入在自己的抽象类中执行的，那么也可以使用如下方法： GroovyClassLoader gcl...= new GroovyClassLoader(); Class clazz = gcl.parseClass(myStringwithGroovyClassSource, "SomeName.groovy
协同监督微调（Collaborative Supervised Fine-Tuning） 这个任务实际上就是一个做标签/类别生成任务的SFT，加了协同两个字可能是因为要跟前面引入了协同过滤信号的GCL对应起来...消融实验 文章这边也做了消融实验，分别把CSFT任务以及GCL任务去掉，以及在GCL内部对标签类别生成取不同的数据比例，结果发现就是两部分缺一不可，这里可以发现起到最关键作用的是GCL任务，类别预测和标签生成的任务好像对整体效果是可有可无的感觉
本文提出了一种新颖的推荐框架，即用于序列推荐的图对比学习（GCL4SR）。...具体来说，GCL4SR 采用加权商品转移图（WITG, Weighted Item Transition Graph），基于所有用户的交互序列构建，为每次交互提供全局上下文信息，并削弱序列数据中的噪声信息...此外，GCL4SR 使用 WITG 的子图来增强每个交互序列的表示。...大量实验表明，GCL4SR 始终优于最先进的序列推荐方法。 List-wise建模 1.
zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8' \ -H 'cookie: language=zh; qcloud_uid=5*************6; pgv_pvid=407****938; _gcl_au...accept-language: zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8' \ -H 'cookie: language=zh; qcloud_uid=5a8e776; pgv_pvid=4071011938; _gcl_au
CS_VREDRAW,LoadCursor(NULL,IDC_HELP),(HBRUSH) GetStockObject(BLACK_BRUSH),0);在窗口创建后修改SetClassLong(m_hWnd,GCL_HICON...因此，我们需要为该类添加WM_CREATE消息的响应函数，然后在这个响应函数(OnCreate函数)中，调用SetClassLong函数修改视类窗口的光标和背景SetClassLong(m_hWnd,GCL_HBRBACKGROUND...,(LONG)GetStockObject(BLACK_BRUSH));SetClassLong(m_hWnd,GCL_HCURSOR,(LONG)LoadCursor(NULL,IDC_HELP));...IDI_ICON2));m_hIcon[2] = LoadIcon(AfxGetInstanceHandle(),MAKEINTRESOURCE(IDI_ICON3));SetClassLong(m_hWnd,GCL_HICON...Add your message handler code here and/or call defaultstatic int index = 0; // 静态化SetClassLong(m_hWnd,GCL_HICON
模型整体框架 JOYFUL架构整体；首先提取单模态特征，然后使用多模态融合模块将它们融合起来，并将其作为基于 GCL 的框架的输入，以学习更好的情感识别表示。...args.wf self.device = args.device self.rnn = SeqContext(u_dim, g_dim, args) self.gcl...self.edge_type_to_idx, self.device, ) graph_out, cl_loss = self.gcl
本文所涉及的所有资源的获取方式：这里 模型整体框架 JOYFUL架构整体；首先提取单模态特征，然后使用多模态融合模块将它们融合起来，并将其作为基于 GCL 的框架的输入，以学习更好的情感识别表示。...args.wf self.device = args.device self.rnn = SeqContext(u_dim, g_dim, args) self.gcl...self.edge_type_to_idx, self.device, ) graph_out, cl_loss = self.gcl
尽管图对比学习（GCL）方法在标记数据不足的情况下取得了非凡的表现，但大多数方法都集中在为一般图形设计数据增强方案。然而，分子的基本属性会因为分子图的增强方法（如随机扰动）而改变。...而在目前的GNN和GCL架构下，分子的关键几何信息仍然很少被发掘。为此，作者提出了一种新的图对比学习方法，利用分子在二维和三维视图中的几何信息，这就是GeomGCL。
802.1AS时钟实时冗余 调度延时 802.1Qbv是在交换机多个输出队列的严格优先级（报文中的优先级通常来自于VLAN或者IP）模式下，利用门循环列表GCL（Gate Control List...）来控制每个队列的开关时间窗口，来实现时间感知整形器TAS（Time-aware Shaper）的功能；GCL通常有8~16组，可通过灵活配置来实现不同延时需求的调度规则集合，进而对应不同优先级帧的最大传输延时保证来实现传输延时确定性和带宽的稳定性...802.1Qbv GCL调度 同时，802.1Qbv为了确保每个时间片的报文都能传输完成，预留了一个Gurad Band，长度最大可配置为一个标准以太网帧的MTU大小约1500字节，会增加约12.5us
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