GRAPH ATTENTION NETWORKS图注意力网络

最新推荐文章于 2023-09-05 20:32:41 发布
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分类专栏： 自然语言处理 知识图谱 文章标签： 神经网络 深度学习 自然语言处理
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/modige_hm/article/details/120355453
本文介绍了图注意力网络（GAT）的架构，特别是图注意力层。GAT通过权重矩阵和注意力机制转换节点特征，使用LeakyReLU进行正则化，并通过多头注意力机制增强学习稳定性。最终，通过平均化多头注意力的输出，适用于图数据的分类任务。

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GRAPH ATTENTION NETWORKS

图注意力网络
在这里插入图片描述

2.GAT架构

2.1 GRAPH ATTENTIONAL LAYER

从一个单层图注意力层开始介绍

输入：节点特征：在这里插入图片描述
​ （ N 是节点数量 ，F是节点特征数量）

输出是一个新的节点特征

h'={h1',h2',h3}
为了把输入的特征变为输出特征，引入一个权重矩阵W（F’行F列）
在这里插入图片描述

接着对每个节点实施self-attention]
在这里插入图片描述
计算注意力系数

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图神经网络实战（8）——图注意力网络(Graph Attention Networks, GAT)
盼小辉丶的博客
04-22 1万+
图注意力网络 (Graph Attention Networks, GAT) 是对图卷积网络 (Graph Convolutional Network, GCN) 的改进，提出了一种通过自注意力 (self-attention) 过程计算的加权因子，而不是使用静态的归一化系数。在本节中，我们介绍了 GAT 架构。通过从线性变换到多头注意力的四个主要步骤，了解了 GAT 的工作原理，并在 NumPy 中从零开始构建了 GAT 层。最后，将 GAT 模型应用于 Cora 和 CiteSeer 数据集。
Att论文解读|ICLR 2018 《Graph attention networks》图注意力网络
最新发布
YuZhou的博客
05-11 2775
我们提出了图注意力网络（GATs），这是一种可在图结构数据上运行的新型神经网络架构，它利用掩码自注意力层来解决之前基于图卷积或其近似值的方法的不足之处。通过堆叠节点能够关注其邻域特征的层，我们能够（隐式地）为邻域中的不同节点指定不同的权重，而不需要任何形式的代价高昂的矩阵运算（如反转），也不依赖于对图结构的预先了解。通过这种方式，我们同时解决了基于谱的图神经网络所面临的几个关键挑战，并使我们的模型可随时应用于归纳和转换问题。
graph attention network
weixin_47055840的博客
04-19 866
参考博客：Graph Attention Networks学习笔记 - 知乎 (zhihu.com) 在本文中，作者提出了一种基于attention的节点分类网络——GAT。其基本思想是，根据每个节点在其邻节点上的attention，来对节点表示进行更新。GAT具有以下几个特点：（1）计算速度快，可以在不同的节点上进行并行计算；（2）可以同时对拥有不同度的节点进行处理；（3）可以被直接用于解决归纳学习问题，即可以对从未见过的图结构进行处理。Graph Attentional Layer 输入： .
GRAPH ATTENTION NETWORKS
deye1979的专栏
04-08 663
基本就是第一层concatenate，第二层不concatenate. 相关论文： Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks Geometric deep learning on graphs and manifolds using mixture model CNNs Con...
Graph Attention Networks(图自注意力网络)
小鱼的小窝
07-16 9516
Graph Attention Networks(图自注意力网络)
Graph Attention Network (GAT) 图注意力模型
酒酿小圆子呀～
07-07 1万+
文章目录 GAT模型的提出，可见ICLR 2018论文 GRAPH ATTENTION NETWORKS
GRAPH ATTENTION NETWORKS图注意力网络（深入浅出图神经网络）
ysh的博客
09-17 501
GRAPH ATTENTION NETWORKS
Relational Graph Attention Networks
10-24
### 关系图注意力网络（Relational Graph Attention Networks） #### 概述 本文介绍了一种新型的深度学习模型——关系图注意力网络（Relational Graph Attention Networks,简称R-GAT）。该模型是在图注意力网络...
原创 | 图注意力神经网络(Graph Attention Networks)综述
数据派THU
07-19 8489
作者：邓杨 本文约6300字，建议阅读10分钟本文根据提出GAT文章Velickovic et al.(2017)中论述的顺序，简单介绍一下GAT的工作原理。数无形时少直觉，形少数时难入微–华罗庚1 图注意力神经网络的介绍1.1GAT的原理与特性图形，由点、线、面和体构成，代表了一种理解抽象概念和表达抽象思想的有效工具。图形语言的优势在于其跨越语言障碍的能力，这种能力和技术大多是人类为了理解世...
Graph Attention Networks(GATs)
weixin_65191557的博客
09-05 949
图注意网络（GATs）是对GCNs的理论改进。GATs提出了一种加权因子，该因子考虑了节点特征的“自我关注”过程，改进了GCNs静态的归一化系数。在本文中，我们将介绍GATs是如何工作的，并将其应用于实例，进一步了解其工作原理。
深入理解图注意力机制（Graph Attention Network）
04-21
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，Graph Attention Network (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解释性。
Graph attention networks
steph_curry的博客
06-09 275
ICLR 2018 最近在学习图卷积网络。调研一些文章吧。 这篇文章不是GCN，是GAT 输入是N个结点特征h，输出是新的N个特征h'。这个过程至少需要一个权重矩阵W来转移。这里W是所哟结点共享的。这样的共享的结果肯定不是最优的，因此加上self-attention,为每个相邻节点到中心节点的转移设置独特的权重： 这里Ni是i节点的邻接点集合。aij就是上述独特的权重，其实就是邻接...
Graph Attention Networks
akufr2065的博客
10-09 912
Graph Attention Networks paper：https://mila.quebec/wp-content/uploads/2018/07/d1ac95b60310f43bb5a0b8024522fbe08fb2a482.pdf code & data：https://github.com/PetarV-/GAT 1. 创新点 通过新型神经网络对图...
#Paper Reading# Graph Attention Networks（图注意力网络）
weixin_43805551的博客
03-09 643
#论文题目：Graph Attention Networks（图注意力网络） #论文地址：https://arxiv.org/pdf/1710.10903.pdf #论文发表网站：https://arxiv.org/abs/1710.10903 #论文源码开源地址：https://g...
图注意力网络——Graph attention networks (GAT)
qq_41977459的博客
04-19 2万+
文章目录摘要引言 摘要   图注意力网络，一种基于图结构数据的新型神经网络架构，利用隐藏的自我注意层来解决之前基于图卷积或其近似的方法的不足。通过堆叠层，节点能够参与到邻居的特征，可以(隐式地)为邻域中的不同节点指定不同的权值，而不需要任何代价高昂的矩阵操作(如反转)，也不需要预先知道图的结构。通过这种方法，该模型克服了基于频谱的故神经网络的几个关键挑战，并使得模型适用于归纳和推理问题。在四个数据集上实现或匹配了最先进的结果（Cora, Citeseer, Pubmed citation network,
深入浅出GAT–Graph Attention Networks（图注意力模型）
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深入浅出GAT–Graph Attention Networks（图注意力模型） 文章目录深入浅出GAT--Graph Attention Networks（图注意力模型）1 GAT的诞生2 关于图2.1 图的重要的“两特征”2.2 GCN的局限性3 GAT3.1 Global graph attention3.2 Mask graph attention4 输入浅出GAT4.1 计算注意力系数（attention coefficient）4.2 加权求和（aggregate）5 深入理解强化GAT5.1
graph attention networks网络介绍
07-18
总之，Graph Attention Networks是一种基于注意力机制的图神经网络模型，能够对任意大小和结构的图进行监督学习和无监督学习。它通过自适应地计算节点之间的注意力权重，实现了对图中节点特征的有效建模。 GAT模型在...
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