论文笔记之Graph Attention Networks
论文笔记之Graph Attention Networks 一、本文贡献 提出了图注意力网络，利用屏蔽的自注意层来解决基于图卷积的一些缺点。 注意力机制允许处理不同大小的输入，通过关注输入中最相关的部分来进行决策。 该机制可以隐式地给邻域中不同节点指定不同的权重，而不需要高代价的矩阵运算或预先知道图的结构。 二、模型分析 GAT层输入： 具体过程 为了将输入特征转换为更高层次的特征，因此对每个节点
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