GRAPH ATTENTION NETWORKS笔记
本文介绍GAT，一个新的在图结构数据上进行操作的神经网络架构。 卷积神经网络已经成功地解决图像分类、语义分割、和机器翻译等问题，在这些问题中，数据都是规则的结构。而很多任务包含不规则的数据，比如社交网络、生物网络等，这样的数据往往以图的方式进行表示。已经有很多人试图扩展神经网络以解决任意的图结构数据，早期的工作用RNN处理有向无环图，2005年和2009年提出的GNN能处理更多类型的图结构，如循环
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