论文地址：https: arxiv.org abs . 代码地址：https: github.com Diego pyGAT 之前非稀疏矩阵版的解读：https: www.cnblogs.com xiximayou p .html 我们知道图的邻接矩阵可能是稀疏的，将整个图加载到内存中是十分耗费资源的，因此对邻接矩阵进行存储和计算是很有必要的。 我们已经讲解了图注意力网络的非稀疏矩阵版本，再来弄清 ...
2020-09-06 22:20 2 838 推荐指数：
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 ...
Graph Attention Network (GAT) 图注意力网络 论文详解 ICLR2018 2019年09月17日 11:13:46 yyl424525 阅读数 12更多 分类专栏： 深度学习 论文 ...
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 ...
《Heterogeneous Graph Attention Network》论文解读 2019年05月10日 17:06:19 大笨熊。。。 阅读数 111更多 分类专栏： 注意力机制 异构网络嵌入 ...
稀疏矩阵相乘-Python版 Given two sparse matrices A and B, return the result of AB. You may assume ...
论文信息 论文标题：Attention-driven Graph Clustering Network论文作者：Zhihao Peng, Hui Liu, Yuheng Jia, Junhui Hou论文来源：2021, ACM Multimedia论文地址：download 论文代码 ...
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 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 ...
