GRAPH ATTENTION NETWORKS（GAT）圖注意力網絡
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 ...
原文：圖注意力網絡-Graph Attention Network (GAT)
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。而在本文模型中，圖中的每個節點可以根據鄰域節點的特征，為其分配不同的權值。GAT結構很簡單，功能很強大，模型易於解釋。 ...
2021-02-06 22:21 0 800 推薦指數：
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