【图神经网络：原理与实战】第七章 图对比学习（Graph Contrastive Learning）
目录第七章 图对比学习（Graph Contrastive Learning）7.1 对比学习框架形式化7.1.1 形式化设定与目标7.1.2 视图构造策略的分类（概念与数学）7.1.3 正负样本的选择与采样偏差（重要性采样与无偏估计）7.1.4 Loss 函数的可微形式与梯度推导（InfoNCE / NT-Xent）7.1.5 对比学习的理论界与泛化界（信息下界与泛化误差）InfoNCE 与互信
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