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 ...
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...
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...
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...
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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 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 ...
Veličković, Petar, Guillem Cucurull, Arantxa Casanova, Adriana Romero, Pietro Liò, and Yoshua Bengio. “Graph Attention Networks." Preprint, submitted February 4, 2018. https://arxiv.org/abs/1710.10903. Hoja, Johannes, Leonardo Medrano Sandonas, Brian Ernst, Alvaro Vazqu...