GRAPH ATTENTION NETWORKS（GAT）图注意力网络
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 ...
原文：图注意力网络-Graph Attention Network (GAT)
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。而在本文模型中，图中的每个节点可以根据邻域节点的特征，为其分配不同的权值。GAT结构很简单，功能很强大，模型易于解释。 ...
2021-02-06 22:21 0 800 推荐指数：
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