# pytorch Graph Attention Network
## 概述
在机器学习领域，图(Graph)是一种广泛应用的数据结构，用于表示各种实体之间的关系。图神经网络(Graph Neural Network, GNN)是一类专门用于处理图数据的神经网络模型。
随着深度学习的发展，图神经网络的研究也取得了很大的进展。其中，图注意力网络(Graph Attention Network,
原创
2023-12-18 08:31:09
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基本就是第一层concatenate，第二层不concatenate. 相关论文： Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks Geometric deep learning on graphs and manif
原创
2022-07-16 00:15:27
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论文地址：https://arxiv.org/abs/1710.10903 代码地址： https://github.com/PetarV-/GAT 我并没有完整看过这篇论文，但是在大致了解其原理之后就直接看了代码= =。 接下来我将从代码的整个流程开始讲解，首先解析的是不用稀疏矩阵存储的： 使用的
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2020-09-06 17:03:00
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论文链接：https://arxiv.org/pdf/1902.09130.
原创
2022-07-14 10:51:09
250阅读
该篇当中作者提出了一个新的基于注意力的异构图神经网络，包括节点级注意力和语义级注意力，通
原创
2023-01-29 10:47:55
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我们知道图的邻接矩阵可能是稀疏的，将整个图加载到内存中是十分耗费资源的，因此对邻接矩阵进行存储和计算是很有必要的。我们已经讲解了图注意力网络的非稀疏矩阵版本，再来弄清其稀疏矩阵版本就轻松了，接下来我们将来看不同之处。主运行代码在：execute_cora_sparse.py中同样的，先加载数据：adj, features, y_train, y_val, y_test, train_mask,
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2020-09-06 22:20:00
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Graph Neural Network 综述介绍文章目录Graph Neural Network 综述介绍零. 前言一. 文章信息二. 开源算法三. ConvGN
原创
2022-08-01 10:02:20
150阅读
代码地址：https://github.com/haoyuc/A2N 1、Motivation 注意力机制在超分辨率领域应用较多，作者提出两个问题： What feature will attention layer strengthen? Is attention always effective ...
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2021-08-06 16:56:00
222阅读
语义分割是计算机视觉中的一种重要任务，其目的是将图像中的每个像素标记为特定的类别。近年来，双重注意力网络（Dual Attention Network，DAN）因其优越的性能而被广泛应用于语义分割任务。而利用PyTorch框架实现这种网络结构，是研究者和工程师提升模型表现的重要途径。本文将详细记录实现“语义分割双重注意力网络（Dual Attention Network）”的过程，涵盖从参数解析到
写博以供备份。Heterogeneous Graph Matching Networks for Unknown Malware Detection (用于未知恶意软件检测的异构图匹配网络)传统方法：基于签名的检测和基于行为检测基于签名的检测：只能检测已有的恶意软件，对每种恶意软件产生一个签名特征标记来产生恶意软件库基于行为的检测：依赖训练样本检测未知恶意软件的四个主要挑战：系统实体间的非线性和分
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2024-05-21 06:02:11
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论文概述本篇论文中主要提出了两个计算图相似性的网络，分别是Graph Embedding Models和.Graph Matching NetworksGraph Embedding Models模型思想图嵌入模型通过网络把图表示成一个向量，这样通过计算向量间的距离就可以得到两个图之间的相似性。网络结构图嵌入模型主要由三部分组成：（1）一个编码层（an encoder），(2)多个传播层（prop
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2023-11-17 18:56:21
77阅读
**PyTorch中可以直接调用Graph Attention吗？**
*摘要：Graph Attention（图注意力）是一种用于处理图数据的机器学习算法，它能够为图中的每个节点赋予不同的注意力权重。虽然PyTorch本身没有直接提供Graph Attention的实现，但可以使用PyTorch Geometric（PyG）扩展库来实现。本文将介绍什么是Graph Attention，以及如何
原创
2023-12-10 13:57:37
235阅读
摘要:文字识别方法在不规则文本识别上，多采用attention的方式，但是采用自回归模型的attention容易存在attention对齐的问题。文章提出了一个 a decoupled attention network (DAN)网络。其主要由：1.特征采集器;2.一个卷积对齐模块，根据编码器的输出进行特征对齐；3.一种解耦的文本解码器，通过联合使用特征图和注意图进行最终预测
介绍
atten
原创
2021-09-07 10:53:00
879阅读
What is a good network graph library for language X? I have noticed that a recurring question is: “What is a good network graph library for language X
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2021-05-08 00:06:00
128阅读
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_init_graph_network对inputs和outputs进行参数检查inputs 不能重复检查：需要有_keras_his
原创
2022-12-04 07:45:07
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其实就是别人 fork 你仓库的关系图，比如我的一个仓库是这样的，别人 fork 之后又在原有基础上作了自己的修改。
原创
2022-09-24 02:12:55
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A New Model for Learning in Graph Domainshttps://www.researchgate.net/profile/Franco_Scarselli/publication/4202380_A_new_model_for_earning_in_raph_domains/links/0c9605188cd580504f000000.pdf
原创
2022-07-19 12:14:21
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【前言】：之前断断续续看了很多图网络、图卷积网络的讲解和视频。现在对于图网络的理解已经不能单从文字信息中加深了，所以我们要来看代码部分。现在开始看第一篇图网络的论文和代码，来正式进入图网络的科研领域。
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2022-01-03 14:23:24
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预训练-GCC: Graph Contrastive Coding for Graph Neural Network Pre-Training 标签：预训练、神经网络 动机 迄今为止，大多数关于图的表示学习工作都集中在单个图或一组固定的图的表示学习上，能够转移到域外数据和任务的工作非常有限 图表示学 ...
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2021-10-13 22:56:00
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Dual Attention Network for Scene Segmentation文章目录Dual Attention Network for Scene Segmentation相关
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2022-12-14 12:29:43
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