GAT模型的实际应用案例分析.docx
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2023-03-11
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GAT 模型的实际应用案例分析
摘要
本文提出了一种新的 GAT（graph attention networks）网络，用于有关图结构
数 据 方 面 的 计 算 。 该 网 络 利 用 可 屏 蔽 的 自 我 注 意 神 经 层 (masked
self-attention）解决了基于图卷积或其相似方法所用的模型中存在的一些缺点
和问题。在 GAT 图神经网络中，我们可以通过叠加节点，使之能够感知其邻节点
的特征，以此为邻域中的不同节点指定不同的权重，而不需要事先知道图的结构
或者进行复杂的矩阵运算（如求逆）。通过这种方法，GAT 图神经网络能够解决
基于谱方法的图神经网络的几个关键问题，并使得模型能够比较简单地应用在归
纳学习和转导学习问题上。经过测试，该 GAT 模模型的结果，其中包括 Cora、
citeeser、Pubmed 和 PPI 引文网络数据集。
关键词 图神经网络 注意力 节点特征 转导学习 归纳学习
资源评论
超人不会飞QAQ2023-06-17资源不错，内容挺好的，有一定的使用价值，值得借鉴，感谢分享。
