图注意力网络-Graph Attention Network (GAT) GAT(graph attention networks)网络,处理的是图结构数据。它与先前方法不同的是,它使用了masked self-attention层。原来的图卷积网络所存在的问题需要使用预先构建好的图。而在本文 ...
Graph Attention Network GAT 图注意力网络 论文详解 ICLR 年 月 日 : : yyl 阅读数 更多 分类专栏:深度学习论文笔记 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC . BY版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接: https: blog.csdn.net yyl article details 文章目录 相关介绍 GCN的局限性 本文贡献 创新点 ...
2019-09-20 10:16 1 1561 推荐指数:
图注意力网络-Graph Attention Network (GAT) GAT(graph attention networks)网络,处理的是图结构数据。它与先前方法不同的是,它使用了masked self-attention层。原来的图卷积网络所存在的问题需要使用预先构建好的图。而在本文 ...
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,这些层的节点能够参与其邻居节点的特征,我们可以为该节点的不同邻居指定不同的权重,此过程不需要任何计算密集的矩阵操作 ...
论文地址:https://arxiv.org/abs/1710.10903 代码地址: https://github.com/PetarV-/GAT 我并没有完整看过这篇论文,但是在大致了解其原理之后就直接看了代码= =。 接下来我将从代码的整个流程开始讲解,首先解析的是不用稀疏矩阵存储 ...
异质图注意力网络(Heterogeneous Graph Attention Network,HAN) 0 摘要(Abstract) GNN是一种基于深度学习的强大的图表示学习算法,它有着优越的性能。然而,GNN并没有对异质图(具有不同类型的节点和边)这一数据结构作充分的考虑。 异质图的丰富 ...
论文地址:https://arxiv.org/abs/1710.10903 代码地址: https://github.com/Diego999/pyGAT 之前非稀疏矩阵版的解读:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13622283.html 我们知道图 ...
之前讲解了图注意力网络的官方tensorflow版的实现,由于自己更了解pytorch,所以打算将其改写为pytorch版本的。 对于图注意力网络还不了解的可以先去看看tensorflow版本的代码,之前讲解的地址: 非稀疏矩阵版:https://www.cnblogs.com ...
最近找了十几篇神经网络注意力机制的论文大概读了一下。这篇博客记录一下其中一篇,这篇论文大概只看了摘要和方法。本文主要就是识别农作物叶子疾病,因为农作物叶子疾病图片背景复杂并且只有叶子区域会有小的反差。本文采用的就是自注意力卷积神经网络self-attention convolution ...
文章转自微信公众号:【机器学习炼丹术】 参考目录: 目录 0 概述 1 主要内容 1.1 Non local的优势 1.2 pytorch复现 1.3 代码解读 1.4 论文解读 2 总结 论文 ...