graph isomorphism network

Deep Graph Infomax (DGI)是一种无监督的图表示学习方法，由Perozzi等人在2018年提出。DGI的主要思想是最大化图结构中邻居节点的互信息，通过这种方式对节点进行编码，得到节点的图表示。DGI的性能优于其他无监督的图表示学习方法，例如DeepWalk和Node2vec。DGI的提出为无监督学习任务提供了一种新的思路，并且在社交网络和推荐系统等领域的应用具有重要的价值。