GAM ⠀ ⠀ 使用结构化注意的图分类的PyTorch实现(KDD 2018)。 抽象的 图分类是许多不同领域中实际应用中的问题。 为了解决这个问题,通常会计算某些图统计信息(即图特征),以帮助区分不同类别的图。 在计算此类特征时,大多数现有方法都会处理整个图形。 例如,在基于图的方法中,处理整个图以获得不同图或子图的总数。 但是,在许多实际应用中,图可能会嘈杂,仅在图的某些区域内会出现区分模式。 在这项工作中,我们研究了基于注意力的图分类问题。 注意的使用使我们可以专注于图表中较小但内容丰富的部分,从而避免在其余图表中产生干扰。 我们提出了一种新颖的RNN模型,称为图注意力模型(GAM),该模型通过自适应选择一系列“信息”节点来仅处理图的一部分。 在多个现实世界数据集上的实验结果表明,即使我们的方法仅局限于部分图形,该方法在图分类中也可以与各种众所周知的方法竞争。 该存储库提供了G
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Unit+1(2018).ppt
2022-01-05 18:04:29 3.98MB
Unit+1(2018).pdf
2022-01-05 18:04:28 2.36MB
RFC793,1323,1122,2018,2581源代码,构成TCP/IP协议。有感兴趣的可下载!!
2022-01-05 14:54:44 146KB RFC
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K3 WISE BOS插件开发培训(2018版)
2022-01-05 09:58:12 155.09MB 插件开发培训
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分析了中国移动营销市场的现状,以及通过案例描述移动营销市场优秀企业的做法,可对现有的个人及公司做为移动营销的参考。
2022-01-04 22:06:49 2.76MB mobi
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mask_rcnnc++版在线实时识别,未调用GPU,mask_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28(附代码)
2022-01-04 18:42:55 169.74MB Mask_RCNN
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