graph attention network（ICLR2018）官方代碼詳解（tensorflow）
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 ...
原文：graph attention network（ICLR2018）官方代碼詳解（tensorflow）-稀疏矩陣版
論文地址：https: arxiv.org abs . 代碼地址：https: github.com Diego pyGAT 之前非稀疏矩陣版的解讀：https: www.cnblogs.com xiximayou p .html 我們知道圖的鄰接矩陣可能是稀疏的，將整個圖加載到內存中是十分耗費資源的，因此對鄰接矩陣進行存儲和計算是很有必要的。 我們已經講解了圖注意力網絡的非稀疏矩陣版本，再來弄清 ...
2020-09-06 22:20 2 838 推薦指數：
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