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
陈苏同学7 分钟前
4. 将pycharm本地项目同步到(Linux)服务器上——深度学习·科研实践·从0到1吾名招财25 分钟前
yolov5-7.0模型DNN加载函数及参数详解(重要)FL162386312936 分钟前
[深度学习][python]yolov11+bytetrack+pyqt5实现目标追踪羊小猪~~42 分钟前
深度学习项目----用LSTM模型预测股价(包含LSTM网络简介，代码数据均可下载)鼠鼠龙年发大财1 小时前
【鼠鼠学AI代码合集#7】概率龙的爹23331 小时前
论文 | Model-tuning Via Prompts Makes NLP Models Adversarially Robust工业机器视觉设计和实现1 小时前
cnn突破四（生成卷积核与固定核对比）醒了就刷牙1 小时前
58 深层循环神经网络_by《李沐:动手学深度学习v2》pytorch版985小水博一枚呀1 小时前
【对于Python爬虫的理解】数据挖掘、信息聚合、价格监控、新闻爬取等，附代码。想要打 Acm 的小周同学呀2 小时前
实现mnist手写数字识别