pytorch图注意网络
这是Veličković等人提出的图注意力网络（GAT）模型的火炬实施。 （2017， ）。
回购协议最初是从分叉的。 有关GAT（Tensorflow）的官方存储库，请访问 。 因此，如果您在研究中利用pyGAT模型，请引用以下内容：
@article{
velickovic2018graph,
title="{Graph Attention Networks}",
author={Veli{\v{c}}kovi{\'{c}}, Petar and Cucurull, Guillem and Casanova, Arantxa and Romero, Adriana and Li{\`{o}}, Pietro and Bengio, Yoshua},
journal={International Conference on Learning
2023-03-20 09:31:45
189KB
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注意力机制(AttentionMechanism)最初在机器翻译模型中被引入并使用,现在已经成 为自然语 言 处 理 (NaturalLanguageProcessing,NLP)、计 算 机 视 觉 (ComputerVision, CV)、语音识别(SpeechRecognition,SR)领域中神经网络模型的重要组成部分。近年来,有 些研究人员将注意力机制应用到图神经网络模型中,取得了很好的效果。本章聚焦于图注意力网络模型,依次介绍注意力机制的概念、图注意力网络的分类,以及四个典型的注意力模型: 图注意力 网 络 模 型(GraphAttentionNetworks,GAT)、异 质 图 注 意 力 网 络(Heterogeneous GraphAttentionNetworks,HAN)、门控注意力网络(GatedAttentionNetworks,GaAN)和层 次图注意力网络(HierarchicalGraphAttentionNetworks,HGAT)
2022-06-06 19:10:36
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（python）论文“时变转速下基于改进图注意力网络的轴承半监督故障诊断”源码
2022-05-23 19:04:04
44.36MB
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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视觉问题回答的关系感知图注意力网络
该存储库是的。
该存储库基于@ hengyuan-hu的和@ Jin-Hwa Kim的，并受其启发。 我们衷心感谢您分享代码。
先决条件
您可能需要一台具有4个GPU（每个GPU具有16GB内存）的计算机，以及用于Python 3的PyTorch v1.0.1。
使用CUDA10.0和Python 3.7安装 。
安装 。
安装 。
如果您使用的是miniconda，则可以使用tools/environment.yml安装所有必备组件。
数据
我们的实现使用了的预训练功能，每个图像具有10-100个自适应功能。 除此之外，还有GloVe载体和Visual Genome问题答案对。 为了方便起见，以下脚本可帮助您下载预处理的数据。
source tools/download.sh
除了数据之外，此脚本还下载了一些预训练的模型。 最后，应按如下
2021-06-30 10:53:29
1.3MB
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小组汇报：知识图注意力网络推荐_KGAT，PDF格式。（由ppt文件转）
知识图注意网络：
它以端对端的方式显式地对KG中的高阶连接进行建模。
它递归地从节点的邻居（可以是用户、项或属性）传播嵌入以细化节点的嵌入，并使用注意机制来区分邻居的重要性。
2021-04-06 14:08:23
849KB
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