圖注意力網絡-Graph Attention Network (GAT) GAT(graph attention networks)網絡,處理的是圖結構數據。它與先前方法不同的是,它使用了masked self-attention層。原來的圖卷積網絡所存在的問題需要使用預先構建好的圖。而在本文 ...
Graph Attention Network GAT 圖注意力網絡 論文詳解 ICLR 年 月 日 : : yyl 閱讀數 更多 分類專欄:深度學習論文筆記 版權聲明:本文為博主原創文章,遵循CC . BY版權協議,轉載請附上原文出處鏈接和本聲明。 本文鏈接: https: blog.csdn.net yyl article details 文章目錄 相關介紹 GCN的局限性 本文貢獻 創新點 ...
2019-09-20 10:16 1 1561 推薦指數:
圖注意力網絡-Graph Attention Network (GAT) GAT(graph attention networks)網絡,處理的是圖結構數據。它與先前方法不同的是,它使用了masked self-attention層。原來的圖卷積網絡所存在的問題需要使用預先構建好的圖。而在本文 ...
摘要: 我們提出一個圖注意力網絡,一個新的用來操作圖結構數據的神經網絡結構,它利用“蒙面”的自我注意力層來解決基於圖卷積以及和它類似結構的短板。通過堆疊一些層,這些層的節點能夠參與其鄰居節點的特征,我們可以為該節點的不同鄰居指定不同的權重,此過程不需要任何計算密集的矩陣操作 ...
論文地址:https://arxiv.org/abs/1710.10903 代碼地址: https://github.com/PetarV-/GAT 我並沒有完整看過這篇論文,但是在大致了解其原理之后就直接看了代碼= =。 接下來我將從代碼的整個流程開始講解,首先解析的是不用稀疏矩陣存儲 ...
異質圖注意力網絡(Heterogeneous Graph Attention Network,HAN) 0 摘要(Abstract) GNN是一種基於深度學習的強大的圖表示學習算法,它有着優越的性能。然而,GNN並沒有對異質圖(具有不同類型的節點和邊)這一數據結構作充分的考慮。 異質圖的豐富 ...
論文地址:https://arxiv.org/abs/1710.10903 代碼地址: https://github.com/Diego999/pyGAT 之前非稀疏矩陣版的解讀:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13622283.html 我們知道圖 ...
之前講解了圖注意力網絡的官方tensorflow版的實現,由於自己更了解pytorch,所以打算將其改寫為pytorch版本的。 對於圖注意力網絡還不了解的可以先去看看tensorflow版本的代碼,之前講解的地址: 非稀疏矩陣版:https://www.cnblogs.com ...
最近找了十幾篇神經網絡注意力機制的論文大概讀了一下。這篇博客記錄一下其中一篇,這篇論文大概只看了摘要和方法。本文主要就是識別農作物葉子疾病,因為農作物葉子疾病圖片背景復雜並且只有葉子區域會有小的反差。本文采用的就是自注意力卷積神經網絡self-attention convolution ...
文章轉自微信公眾號:【機器學習煉丹術】 參考目錄: 目錄 0 概述 1 主要內容 1.1 Non local的優勢 1.2 pytorch復現 1.3 代碼解讀 1.4 論文解讀 2 總結 論文 ...