图注意网络Graph Attention Network
Leaky ReLU 有利于压低负数对结局的影响。
图注意网络Graph Attention Network的流程
输入向量 h i h_i hi乘上权重矩阵W得到对应的向量 h i ∗ h_i^* hi∗,并将 h i ∗ h_i^* hi∗计算出对应的 a i a_i ai,从而得到最终对结果向量的贡献。
所以有 h = ∑ i h i ∗ ∗ a i h = \sum_i{h_i^{*}*a_i} h=∑ihi∗∗ai
图神经网络｜图注意网络Graph Attention Network
晓源Galois2024-01-14 14:05
相关推荐
运维Linux和python2 分钟前
闲聊AI时代的焦虑智驱力人工智能2 分钟前
一盔一带AI抓拍系统能否破解非机动车执法取证难 骑行未戴头盔检测 电动车未戴头盔智能监测 摩托车头盔佩戴AI识别系统 边缘计算实时处理时空未宇3 分钟前
Hi3403开发板 + openEuler Embedded 部署 openClaw + 飞书jay神6 分钟前
基于YOLOv8的无人机识别与检测系统皮卡丘不断更7 分钟前
我把传统项目问答升级成了 Agent-RAG：Spring Boot + FastAPI + ChromaDB 工程落地实践serve the people8 分钟前
BERT模型木斯佳9 分钟前
前端八股文面经大全：得物AI应用开发一面（2026-03-23）·面经深度解析【加精】绒绒毛毛雨1 小时前
On the Plasticity and Stability for Post-Training Large Language ModelsSuniaWang9 小时前
《Spring AI + 大模型全栈实战》学习手册系列 · 专题六：《Vue3 前端开发实战：打造企业级 RAG 问答界面》IDZSY043010 小时前
AI社交平台进阶指南：如何用AI社交提升工作学习效率