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GAT论文理解文章目录GAT论文理解零、背景一、模型结构1.1全连接层1.2attention的计算1.3邻居信息的聚合1.4多头注意力机制二、一点想法三、引用零、背景传统的GCN难以解决Inductive的问题，也就是说如果有新点，则需要通过重构的方式来进行。
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假设图的注意力层的输入是一个...
本篇博客是对论文Velikovi,Petar,Cucurull,Guillem,Casanova,Arantxa,etal.GraphAttentionNetworks,2018,ICLR的解读与python复现，全文阅读约10分钟。博主关于图神经网络的文章DeepLearning|图卷积神经网络(GCN)解析(论文、算法、代码
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
论文的重点和主要贡献便是第一部分，加入注意力机制的编码器。该模型的注意力机制是基于之前的图的注意力网络（GAT[3]）,GAT是GCN[4]的一个改进版本，它解决了GCN平等地从邻居中获取信…
看完综述后，对U-GAT-IT的效果和技术比较感兴趣。本文使用通过几项简洁的改进，综合了无监督、Attention技术，解决了GAN中的几个比较经典的问题，增加了网络结构对于不同数据集的泛化能力。另外，论文中二次元头像生成的例子也是吸引我的原因之一。
文章目录论文概况摘要1介绍2方法2.1特征表示2.1.1蛋白质的图表示2.2EGAT的结构2.2.2边缘聚合图关注层2.2.3预测概率2.2.4EGAT结构图2.3EGAT端到端的结构2.4GAT-PPI:基于GAT的没有边聚合PPI预测3结果和讨论3.1数据3.2结果3.2.1与...
GAT的另一个优点在于，无需使用预先构建好的图。因此，GAT可以解决一些基于谱的图神经网络中所具有的问题。GAT模型可以有效地适用于（基于图的）归纳学习问题与转导学习问题。创新点（1）引入maskedself-attentionallayers来改进前面图卷积graph
2)本文仅采用了K=2的深度，即仅仅聚合了二跳邻居节点的信息，不能更好的把握全局的信息，这也是后面可以深入思考与改进的一个点。2.GAT论文：GRAPHATTENTIONNETWORKS作者：PetarVeliˇckovi´,GuillemCucurull,ArantxaCasanova来源：ICLR
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。
GAT论文理解文章目录GAT论文理解零、背景一、模型结构1.1全连接层1.2attention的计算1.3邻居信息的聚合1.4多头注意力机制二、一点想法三、引用零、背景传统的GCN难以解决Inductive的问题，也就是说如果有新点，则需要通过重构的方式来进行。
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假设图的注意力层的输入是一个...
本篇博客是对论文Velikovi,Petar,Cucurull,Guillem,Casanova,Arantxa,etal.GraphAttentionNetworks,2018,ICLR的解读与python复现，全文阅读约10分钟。博主关于图神经网络的文章DeepLearning|图卷积神经网络(GCN)解析(论文、算法、代码
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
论文的重点和主要贡献便是第一部分，加入注意力机制的编码器。该模型的注意力机制是基于之前的图的注意力网络（GAT[3]）,GAT是GCN[4]的一个改进版本，它解决了GCN平等地从邻居中获取信…
看完综述后，对U-GAT-IT的效果和技术比较感兴趣。本文使用通过几项简洁的改进，综合了无监督、Attention技术，解决了GAN中的几个比较经典的问题，增加了网络结构对于不同数据集的泛化能力。另外，论文中二次元头像生成的例子也是吸引我的原因之一。
文章目录论文概况摘要1介绍2方法2.1特征表示2.1.1蛋白质的图表示2.2EGAT的结构2.2.2边缘聚合图关注层2.2.3预测概率2.2.4EGAT结构图2.3EGAT端到端的结构2.4GAT-PPI:基于GAT的没有边聚合PPI预测3结果和讨论3.1数据3.2结果3.2.1与...
GAT的另一个优点在于，无需使用预先构建好的图。因此，GAT可以解决一些基于谱的图神经网络中所具有的问题。GAT模型可以有效地适用于（基于图的）归纳学习问题与转导学习问题。创新点（1）引入maskedself-attentionallayers来改进前面图卷积graph
2)本文仅采用了K=2的深度，即仅仅聚合了二跳邻居节点的信息，不能更好的把握全局的信息，这也是后面可以深入思考与改进的一个点。2.GAT论文：GRAPHATTENTIONNETWORKS作者：PetarVeliˇckovi´,GuillemCucurull,ArantxaCasanova来源：ICLR
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。
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