1.GCN 缺点 在之前的文章38.图神经网络 GNN 之图卷积网络 (GCN)介绍了图卷积神经网络 GCN，不熟悉的童鞋可以参考一下。GNN 模型可以分为频谱域 (spectral domain) 和空间域 (spatial domain) 两大类：spectral 的方法通常利用了拉普拉斯矩阵，…

AEE是一个异常的捕获和生成调试信息的机制，通过gat工具定位了两个问题，分享下。 先到官网下载GAT工具(包含window和linux版本)。默认user/debug版本没有开启aee，参考FAQ25047打开或者直接用eng版本测试。复现问题后，找到对应的aee…

论文链接：Graph Attention Networks Github链接：https://github.com/PetarV-/GAT 1 GAT的背景 2 GAT的主要结构 3 GAT的创新点是什么？ 先介绍GCN的局限性，然后介绍GAT的创新点。 GAT的局限性 GCN 无法完成inductive任务&#xf…

U-GAT-IT 使用指南 网络结构优化目标 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1907.10830.pdf 项目代码：https://github.com/taki0112/UGATIT U-GAT-IT 和 Pix2Pix 的区别： U-GAT-IT：主要应用于图像风格转换、图像翻译和图像增强等任务…

Graph 图论问题。如生成树算法，最短路径算法，BFS，DFS。概率图模型。将条件概率表达为图结构，如马尔可夫链，条件随机场。图神经网络。结合深度学习，如博主已经整理过的Graph Embedding，Graph LS…

注意力机制其实并没有规定 Q、K、V 的具体来源，GAT是规定了一套Q、K、V，自注意力是规定了另一套Q、K、V。核心其实只要计算满足下图的矩阵形式计算流程就是所谓的注意力机制了。学过注意力机制的应该都看的明白。 在自注意力机制self-attention中&…

作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 文本分类任务是自然语言处理领域的一个重要问题。本文主要讨论如何利用Graph Attention Network(GAT)模型进行文本分类。GAT模型是一种图卷积神经网络结构，可以同时捕捉局部和全局的文本信息，并通过神经网络学习到文本表示的共性特征，…

论文链接：https://arxiv.org/abs/1710.10903tensorflow代码版本： https://github.com/PetarV-/GATkeras代码版本：https://github.com/danielegrattarola/keras-gatpytorch代码版本：https://github.com/Diego999/pyGAT边预测任务: …