【論文紹介】Generative and Contrastive Self-Supervised Learning for Graph Anomaly Detection - Pseudo Theory of Everything

社内の論文紹介で使用したスライドを公開します。 読んだ論文はこちらです。 arxiv.org Graph autoencoder と対照学習を組み合わせた学習を使ってネットワーク構造を持つデータの異常検知を行う方法を提案しています。 Graph autoencoder については全く説明をしていないので、こちらの記事を参考にしてみてください。ただし、論文中で使われる graph autoencoder はアウトプットが特徴ベクトルそのものとなっているので、多少ものが異なります。www.yuyakaneta.page スライドに使用した絵画はクールベの『絶望(自画像)』という作品で、画像はこちらからお借りしました。もし問題があるようでしたら差し替えます。

[sh19910711]

"SL-GAD: 各ノードのネットワーク構造が反映されるような対照学習 + 2つの異なる部分グラフが近くなるように、グラフの埋め込み表現を学習 / 対象ノードの特徴ベクトルを匿名化" arXiv:1611.07308 2021