Graph Attention Networks (GAT) 代码解读 1.1 代码结构 1.2 参数设置 GAT/execute_cora.py 1.3 导入数据 GAT源码默认使用的Cora数据集。Cora的相关代码介绍可以参考这里 数据预处理部分和GCN源码相同,可以参考 ...
Graph Attention Networks paper: https: mila.quebec wp content uploads d ac b f bb a b fbe fb a .pdf code amp data: https: github.com PetarV GAT . 创新点 通过新型神经网络对图形结构数据进行操作,利用隐藏的自注意层赋予邻域节点不同重要性,并无需提前了解整个 ...
2018-10-09 19:40 1 3103 推荐指数:
Graph Attention Networks (GAT) 代码解读 1.1 代码结构 1.2 参数设置 GAT/execute_cora.py 1.3 导入数据 GAT源码默认使用的Cora数据集。Cora的相关代码介绍可以参考这里 数据预处理部分和GCN源码相同,可以参考 ...
Graph Attention Networks 2018-02-06 16:52:49 Abstract: 本文提出一种新颖的 graph attention networks (GATs), 可以处理 graph 结构的数据,利用 masked ...
论文标题:Graph Attention Networks 论文方向:图像领域 论文来源:ICLR 2018 论文链接:https://arxiv.org/abs/1710.10903 论文代码:https://github.com/PetarV-/GAT 1 介绍 ...
摘要: 我们提出一个图注意力网络,一个新的用来操作图结构数据的神经网络结构,它利用“蒙面”的自我注意力层来解决基于图卷积以及和它类似结构的短板。通过堆叠一些层,这些层的节点能够 ...
论文地址:https://www.aclweb.org/anthology/P19-1024/ 代码地址(Pytorch):https://github.com/Cartus/AGGCN 视频简介 ...
基本信息 论文题目:GRAPH ATTENTION NETWORKS 时间:2018 期刊:ICLR 主要动机 探讨图谱(Graph)作为输入的情况下如何用深度学习完成分类、预测等问题;通过堆叠这种层(层中的顶点会注意邻居的特征),我们可以给邻居中的顶点指定不同的权重,不需要任何一种耗时 ...
paper:https://arxiv.org/abs/2004.13824 code: https://github.com/SHI-Labs/Pyramid-Attention-Networks 1. 基本思想 作者指出,当前基于深度学习的方法只是在单个尺度上利用 ...
论文:《Memory-based Graph Networks》,ICLR2020 代码:https://github.com/amirkhas/GraphMemoryNet 概述 图神经网络(GNNs)是一类深度模型,可处理任意拓扑结构的数据。比如社交网络、知识图谱、分子结构 ...