发表服务
图神经网络已经成为深度学习领域最炽手可热的方向之一。作为一种代表性的图卷积网络，GraphAttentionNetwork(GAT)引入了注意力机制来实现更好的邻居聚合。通过学习邻居的权重，GAT可以实现对邻居的加权聚合。因此，GAT不仅对于噪音邻居较为鲁棒，注意力机制也赋予了模型一定的可…
1介绍.针对图结构数据，本文提出了一种GAT（GraphAttentionNetworks）网络。.该网络使用maskedself-attention层解决了之前基于图卷积的模型所存在的问题。.在GAT中，图中的每个节点可以根据邻节点的特征，为其分配不同的权值。.GAT的另一个优点在于，无需使用...
GAT:GraphAttentionNetwork|论文分享.本文作者提出GATs方法，利用一个隐藏的self-attention层，来处理一些图卷积中的问题。.不需要复杂的矩阵运算或者对图结构的事先了解，通过叠加self-attention层，在卷积过程中将不同的重要性分配给邻域内的不同节点，同时处理不...
研究报告论文：Graphattentionnetworks(GAT)针对图结构数据，本文提出了一种GAT（graphattentionnetworks）网络。在GAT中，图中的每个节点可以根据其邻居节点的特征，为其分配不同的权值。而且不需要昂贵的矩阵运算，或者依赖预先知道的图...
论文笔记：GRAPHATTENTIONNETWORKS(GAT图注意力机制)qq_44015059的博客.04-25.1667.前言由于注意力机制在RNN与CNN中都取得了不错的效果，基于此作者在此篇文章提出了图注意力机制。.此方法的优点在于可以处理任意大小输入的问题，并且关注最具有影响能力的...
GraphAttentionNetwork(GAT)图注意力网络论文详解ICLR20182019年09月17日11:13:46 yyl424525 阅读数12更多
当然，简化版的GAT中可以使这个attention变得对称。整个论文的数学讨论就在于如何训练attention，以及将attention融入图神经网络中。我们直接看一个核心公式：这个公式和论文中的公式(2)和公式(3)是对应的，我只是转化成了用更直观的形式。
论文引入了一个改进后的Knn算法用于在每个GCN层之后动态获取新的网络结构。对于给定的参数，算法会根据当前层的距离计算出顶点的个最近邻，然后按下述方式返回个顶点构成新的邻域GAT
图2第一步运算示意图3.2加权求和（aggregate）完成第一步，已经成功一大半了。第二步很简单，根据计算好的注意力系数，把特征加权求和（aggregate）一下。就是GAT输出的对于每个顶点的新特征（融合了邻域信息），是激活函数。式（3）看着还有点...
3.GAT这篇论文创新之处是加入attention机制，给节点之间的边给予重要性，帮助模型学习结构信息。相对的缺点就是训练方式不是很好，其实这个模型可以进一步改，用attention做排序来选取采样节点，这样效果和效率方面应该会有提升。
图神经网络已经成为深度学习领域最炽手可热的方向之一。作为一种代表性的图卷积网络，GraphAttentionNetwork(GAT)引入了注意力机制来实现更好的邻居聚合。通过学习邻居的权重，GAT可以实现对邻居的加权聚合。因此，GAT不仅对于噪音邻居较为鲁棒，注意力机制也赋予了模型一定的可…
1介绍.针对图结构数据，本文提出了一种GAT（GraphAttentionNetworks）网络。.该网络使用maskedself-attention层解决了之前基于图卷积的模型所存在的问题。.在GAT中，图中的每个节点可以根据邻节点的特征，为其分配不同的权值。.GAT的另一个优点在于，无需使用...
GAT:GraphAttentionNetwork|论文分享.本文作者提出GATs方法，利用一个隐藏的self-attention层，来处理一些图卷积中的问题。.不需要复杂的矩阵运算或者对图结构的事先了解，通过叠加self-attention层，在卷积过程中将不同的重要性分配给邻域内的不同节点，同时处理不...
研究报告论文：Graphattentionnetworks(GAT)针对图结构数据，本文提出了一种GAT（graphattentionnetworks）网络。在GAT中，图中的每个节点可以根据其邻居节点的特征，为其分配不同的权值。而且不需要昂贵的矩阵运算，或者依赖预先知道的图...
论文笔记：GRAPHATTENTIONNETWORKS(GAT图注意力机制)qq_44015059的博客.04-25.1667.前言由于注意力机制在RNN与CNN中都取得了不错的效果，基于此作者在此篇文章提出了图注意力机制。.此方法的优点在于可以处理任意大小输入的问题，并且关注最具有影响能力的...
GraphAttentionNetwork(GAT)图注意力网络论文详解ICLR20182019年09月17日11:13:46 yyl424525 阅读数12更多
当然，简化版的GAT中可以使这个attention变得对称。整个论文的数学讨论就在于如何训练attention，以及将attention融入图神经网络中。我们直接看一个核心公式：这个公式和论文中的公式(2)和公式(3)是对应的，我只是转化成了用更直观的形式。
论文引入了一个改进后的Knn算法用于在每个GCN层之后动态获取新的网络结构。对于给定的参数，算法会根据当前层的距离计算出顶点的个最近邻，然后按下述方式返回个顶点构成新的邻域GAT
图2第一步运算示意图3.2加权求和（aggregate）完成第一步，已经成功一大半了。第二步很简单，根据计算好的注意力系数，把特征加权求和（aggregate）一下。就是GAT输出的对于每个顶点的新特征（融合了邻域信息），是激活函数。式（3）看着还有点...
3.GAT这篇论文创新之处是加入attention机制，给节点之间的边给予重要性，帮助模型学习结构信息。相对的缺点就是训练方式不是很好，其实这个模型可以进一步改，用attention做排序来选取采样节点，这样效果和效率方面应该会有提升。
发表服务