【亲测免费】 PyTorch-GAT: 图注意力网络的PyTorch实现

PyTorch-GAT: 图注意力网络的PyTorch实现

【免费下载链接】pytorch-GAT My implementation of the original GAT paper (Veličković et al.). I've additionally included the playground.py file for visualizing the Cora dataset, GAT embeddings, an attention mechanism, and entropy histograms. I've supported both Cora (transductive) and PPI (inductive) examples! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch-GAT

项目基础介绍和主要编程语言

PyTorch-GAT 是一个基于 PyTorch 框架的开源项目，专注于实现图注意力网络（Graph Attention Network, GAT）。该项目的主要编程语言是 Python，利用了 PyTorch 的强大功能来构建和训练图神经网络模型。

项目核心功能

该项目的主要功能是实现图注意力网络（GAT），这是一种先进的深度学习技术，特别适用于处理图结构数据。GAT 结合了图论和注意力机制，能够自适应地学习每个邻居节点对目标节点的重要性，从而在节点分类等任务中表现出色。

具体来说，项目实现了以下核心功能：

1. 图注意力层（Graph Attention Layer）：这是 GAT 模型的核心组件，通过注意力机制计算节点之间的注意力得分，并进行加权聚合。
2. Cora 数据集的可视化：项目包含了一个 playground.py 文件，用于可视化 Cora 数据集的 GAT 嵌入、注意力机制和熵直方图。
3. 支持 Cora 和 PPI 数据集：项目不仅支持 Cora 数据集（一种转导学习数据集），还支持 PPI 数据集（一种归纳学习数据集）。

项目最近更新的功能

根据最新的提交记录，项目最近更新的功能包括：

1. 增加了对 PPI 数据集的支持：现在项目不仅支持 Cora 数据集，还增加了对 PPI 数据集的支持，使得模型可以应用于更多的图结构数据。
2. 改进了可视化工具：对 playground.py 文件进行了更新，改进了 Cora 数据集的可视化效果，包括 GAT 嵌入、注意力机制和熵直方图的可视化。
3. 优化了训练脚本：对 training_script_cora.py 和 training_script_ppi.py 进行了优化，提高了模型的训练效率和稳定性。

通过这些更新，PyTorch-GAT 项目不仅扩展了其应用范围，还提升了用户体验和模型的性能。

【免费下载链接】pytorch-GAT My implementation of the original GAT paper (Veličković et al.). I've additionally included the playground.py file for visualizing the Cora dataset, GAT embeddings, an attention mechanism, and entropy histograms. I've supported both Cora (transductive) and PPI (inductive) examples! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch-GAT