盖特
图注意力网络（Veličković等人，ICLR 2018）： ://arxiv.org/abs/1710.10903
GAT层
t-SNE + Cora上的注意力系数
概述
在这里，我们提供TensorFlow中的图形注意网络（GAT）层的实现，以及一个最小的执行示例（在Cora数据集上）。 存储库的组织方式如下：
data/包含Cora所需的数据集文件；
models/包含GAT网络的实现（ gat.py ）；
pre_trained/包含一个预训练的Cora模型（在测试集上达到84.4％的准确性）；
utils/包含：
注意头的实现，以及实验性的稀疏版本（ layers.py ）；
预处理子例程（ process.py ）;
PPI基准测试的预处理实用程序（ process_ppi.py ）。
最后， execute_cora.py将以上所有内容放在一起，可
2022-02-07 13:50:36
1.2MB
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本标准规定了道路平面交叉口及区间路段交通拥堵度的评价指标和方法。
本标准适用于城市道路、公路的平面交叉口及区间路段交通拥堵度的评价。
2022-01-27 15:34:12
371KB
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GAT_蛋白质组学
GAT进行蛋白质组学网络分类
工作流程
先决条件
用户需要安装python（ ）和一些python软件包：
[火炬]
[dgl]
[numpy]
[熊猫]
[networkx]
[matplotlib]
数据准备和模型训练
将网络/一组网络的边缘文件，节点特征文件和标签文件添加到文件夹“数据”中。
对于图分类，需要一组图。
运行python脚本“ graph_classification.py”来训练和验证GAT模型。 训练有素的模型将存储在“模型”文件夹中。
python graph_classification.py根edge.file node.feature.file graph.label
运行python脚本“ graph_evaluation.py.py”以使用经过训练的模型对其他数据集进行预测。
python graph_evaluat
2022-01-20 19:57:32
844KB
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等保 信息安全 主机安全 等级保护
GAT 1141-2014 信息安全技术 主机安全等级保护配置要求.pdf
2021-11-28 03:40:20
1.75MB
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本部分规定了公安视频图像信息应用系统的设计原则、系统结构、视频图像信息对象、统一标识编
码、系统功能、系统性能、接口协议结构、安全性、电磁兼容性、环境适应性、电源适应性、可靠性、
运行与维护等通用技术要求。
本部分适用于公安视频图像信息应用系统的总体规划、方案设计、工程实施、检验验收、运行维护
以及与之相关的系统设备研发、生产和质量控制
2021-11-19 14:09:17
17.39MB
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MTK平台日志分析工具 gat-win32-x86_64-3.1809.4.c ，希望能够帮忙到大家
2021-11-17 13:57:18
82.7MB
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Keras图注意力网络
已淘汰
GAT的此实现不再得到积极维护，可能无法与Tensorflow和Keras的现代版本一起使用。 查看及其，以了解的Tensorflow / Keras实现。
这是Veličković等人的图注意力网络（GAT）模型的Keras实现。 （2017， ）。
致谢
我与本文的作者没有任何隶属关系，出于非商业原因，我正在实施此代码。 作者发布了他们的，因此请检查一下以确保可以按预期工作。 它们的实现与我的实现略有不同，因此可能需要牢记。 如果您使用以下任何代码进行研究，则应引用该论文：
@article{
velickovic2018graph,
title="{Graph Attention Networks}",
author={Veli{\v{c}}kovi{\'{c}}, Petar and Cucurull, Guillem and Ca
2021-10-23 16:32:08
5.07MB
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