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RESEARCH · CL_156483 · Jul 20 · 18:02

SG-JEPA架构提供可扩展、高效的动态图学习 · 跟踪到2个来源

研究人员推出了一种新颖的架构SG-JEPA，用于学习大规模动态图中的嵌入。该方法在时间上划分节点，以预测彼此的嵌入，并利用脉冲神经元以适应计算约束。SG-JEPA在节点分类任务上表现出有竞争力，并且能够高效地扩展到具有数百万条边的图，通过避免复杂的重构目标和图增强，在训练效率和内存可扩展性方面优于先前的自监督基线。