3.1 Self-Attention Graph Pooling Self-attention mask 本文使用图卷积来获得自注意分数: Z = σ ( ˜D − 1 2 ˜A ˜D − 1 2 X Θatt ) ( 3 ) 其中: 自注意得分Z∈RN×1; 邻接矩阵˜A∈RN×N; 注意力参数矩阵Θatt∈RF×1; ...
文中提出了SAGPool,这是一种基于层次图池化的Self-Attention Graph方法。 SAGPool方法可以使用相对较少的参数以端到端方式学习分层表示。 利用self-attention机制来区分应该删除的节点和应该保留的节点。 基于图卷积计算注意力分数的self-attention机制,考虑了节点特征和图的拓扑结构。
论文地址 本文介绍的论文是《Self-Attention Graph Pooling》。 该篇文章提出了一种新的图池化方式,该池化方式是基于自注意力机制来计算得分,同时考虑了节点特征和图的拓扑结构,能够实现端到端方式学习图的层次表示。 🍁一、背景 近几年图神经网络已被广泛应用于各个领域,并且表现出了很好的性能,...
由此我们提出了一种 SAGPool模型,是一种 Self-Attention Graph Pooling method,我们的方法可以用一种End2End的方式学习结构层次信息,Self-attention结构可以区分哪些节点应该丢弃,哪些应该保留。因为Self-attention结构使用了Graph convolution来计算attention分数,Node features以及Graph topology都被考虑进去,简而言之,SAGPool...
Self-Attention Graph Pooling(SAGPool)是利用自注意力机制来区分应该删除的节点和应该保留的节点,基于图卷积计算注意力分数的自注意力机制,考虑了节点特征和图的拓扑结构。 SAGPool方法可以使用相对较少的参数以端到端方式学习层次表示,具有前几种方法的优点:分层池化,同时考虑节点特征和图的拓扑结构,合理的复杂度,以及...
《Self-Attention Graph Pooling》阅读笔记 《Self-Attention Graph Pooling》阅读笔记 前言 一、模型 1.自注意图池化 1).自注意力掩膜 2).图池化 3).SAGPool的变体 1.多跳形式 2.堆叠形式 3.多头形式 2.具体结构 1).卷积层 2).读出层 3).全局池化模型 4).层次池化模型 二、实验 1.数据集 2.对比...
SAGPool - Self-Attention Graph Pooling 图分类 图池化方法 ICML 2019,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
graph neural networkself-attention graph poolingsoft labelElectroencephalogram (EEG) has been widely used in neurological disease detection, i.e., major depressive disorder (MDD). Recently, some deep EEG-based MDD detection attempts have been proposed and achieved promising performance. These works, ...
论文标题:Universal Graph Transformer Self-Attention Networks 论文作者: 论文来源:2022 aRxiv 论文地址:download 论文代码:download 视屏讲解:click 1-摘要 我们引入了一个基于变压器的GNN模型,称为UGfromer,来学习图表示。特别是,我们提出了两个UGfromer变体,其中第一个变体(2019年9月公布)是在每个输入节点的一组...
而为了继续提高Graph pooling,我们通过SAGPool使用拓扑结构和特征来更简单的学习层级表示。 二.模型 SAGPool的核心在于使用GNN计算self-attention,SAGPool层如下图: An illustration of the SAGPool layer. Self-attention mask 具体使用图卷积计算self-attention值,以Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional ...