Graph Attention Networks 图注意力网络(GAT) 作者:Petar Veličković, Yoshua Bengio .etc 单位:MILA 发表会议及时间:ICLR 2018 研究背景 注:关于背景知识的介绍中会涉及到GCN:图卷积的背景知识,以后有机会我会给大家继续分享有关GCN的论文。关于基础知识,图神经网络的应用与前沿推荐大家阅读: 图像上的卷积操作 ...
针对图结构数据,本文提出了一种GAT(graph attention networks)网络。该网络使用masked self-attention层解决了之前基于图卷积(或其近似)的模型所存在的问题。在GAT中,图中的每个节点可以根据邻节点的特征,为其分配不同的权值。GAT的另一个优点在于,无需使用预先构建好的图。因此,GAT可以解决一些基于谱的图神经网络中...
我们介绍graph attention networks(GATs),这是一种新型的卷积神经网络,利用隐式的自我注意层对图结构数据进行处理。在现实的很多网络数据中使用注意力层在计算上是有效的(不需要昂贵的矩阵运算,并且在图中的所有节点上是并行的)允许(implicitly)在处理不同大小的邻域时将不同的重要性分配给邻域内的不同节点。并且不...
而今天这篇博士论文的作者 Petar Veličković是图注意力网络的一作,他和 Guillem Cucurull、Yoshua Bengio 等人一起完成了图注意力网络的开山之作——《Graph Attention Networks》,这篇论文被 ICLR 2018 接收。发布两年后,该论文被引量已超过 1300。 Petar Veličković现在是 DeepMind 的研究科学家。他于 20...
Petar VeličkovićGuillem CucurullArantxa CasanovaAdriana RomeroPietro LiòYoshua Bengio arXiv: Machine Learning Oct 2017 705被引用 1115笔记 共5个版本 摘要原文 We present graph attention networks (GATs), novel neural network architectures that operate on graph-structured data, leveraging masked self-...
针对图结构数据,本文提出了一种GAT(graph attention networks)网络。该网络使用masked self-attention层解决了之前基于图卷积(或其近似)的模型所存在的问题。在GAT中,图中的每个节点可以根据邻节点的特征,为其分配不同的权值。GAT的另一个优点在于,无需使用预先构建好的图。因此,GAT可以解决一些基于谱的图神经网络中...
Graph Attention Networks (Veličković et al., ICLR 2018): https://arxiv.org/abs/1710.10903GAT layert-SNE + Attention coefficients on CoraOverviewHere we provide the implementation of a Graph Attention Network (GAT) layer in TensorFlow, along with a minimal execution example (on the Cora ...
Graph Attention Networks (Veličkovićet al., ICLR 2018):https://arxiv.org/abs/1710.10903 GAT layert-SNE + Attention coefficients on Cora Overview Here we provide the implementation of a Graph Attention Network (GAT) layer in TensorFlow, along with a minimal execution example (on the Cora ...
Graph Attention Networks Petar Veličković, Guillem Cucurull, Arantxa Casanova, Adriana Romero, Pietro Liò, Yoshua Bengio ICLR 2018 FastGCN: Fast Learning with Graph Convolutional Networks via Importance Sampling Jie Chen, Tengfei Ma, Cao Xiao ...
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 Representations}, ...