文章目录一.摘要二.背景介绍三.GAT四.总结五.附录 一.摘要我们提出了图注意网络（GAT），一种在图结构数据上运行的新型神经网络架构，利用掩蔽的自我注意层来解决基于图形卷积或其近似的先前方法的缺点。通过堆叠节点能够参与其邻域特征的层，我们能够（隐式）为邻域中的不同节点指定不同的权重，而不需要任何类型的昂贵的矩阵运算（例如求逆）或依赖于对图的了解结构前期。通过这种方式，我们同时解决了基于谱的图
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2023-06-14 20:48:53
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基本原理全局平均池化英文名为：global average pooling简称为GAP 其具体实现过程在原文 << Network In Network >> 中为： 可以看出其是将矩阵中的 [w,h] ,进行平均池化变为一个单元。也即进行Flattrn和FC。其详细原理的图形示例可参考下图： 其实也就是通过池化层将原有的输入为 [b,c,h,w] 减少成 [b,c,1,1
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2023-10-30 23:14:56
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每天给你送来NLP技术干货！来自：老刘说NLP本文主要介绍图神经网络相关的内容，以从序列神经网络到图神经网络为切入点，逐步讲述从CNN到GCN，从GCN到GraphSage，从GCN到GAT三个方面进行论述。一、从序列神经网络到图神经网络当我们将一个NLP序列问题转换为一个图结构问题时，GNN图神经网络的工作就开始派上用场了。不过，我们首先要弄清楚的是，GNN网络所完成的工作是什么。当我们将一个待
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2024-01-31 21:21:33
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这一篇论文是我读研期间，本校(安徽大学)计算机学院的江波老师在2022年5月份发表的一篇论文，由于我自己学习的是图神经网络的方向，而且也是我本校的老师所发的paper，所以在此写下我对此篇论文的笔记，如有不足和错误，请包涵~- 引言 -图注意网络已经在图数据学习的任务中得到了广泛的研究和应用。但是各种GAT模型都通常都存在两种限制：1、现有方法普遍采用自注意机制计算所有图边的注意系数，这通常需要昂
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2023-12-01 21:16:57
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1、Attention机制首先简单讲解下Attention机制。Attention机制在近几年的深度学习模型中可谓是刷分利器，万物皆可Attention。那么在卷积神经网络（CNN）中，Attention是怎么工作的呢？在深度学习模型中，一般从深度和宽度两个方面增加模型的复杂度，深度自然是指模型层数，在Resnet框架出来之后，目前模型可以叠到1000多层（针对大型数据集，小型数据集容易出现过拟合
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2023-11-29 10:13:28
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0. 引言GANs, 全称 Generative Adversarial Networks, 即生成对抗网络。Yann LeCun 曾将 GANs 评价为 “过去 10 年在机器学习领域最有趣的想法”。 行业大牛的高度评价是对 GANs 最好的广告。 自从 2014年 Ian J. Goodfellow 与合作者提出 GANs 以来，GANs 确实取得了巨大的成功。那么到底什么是 GANs? 为何
作业说明Exercise 3，Week 4，使用Octave实现图片中手写数字 0-9 的识别，采用两种方式（1）多分类逻辑回归（2）多分类神经网络。对比结果。（1）多分类逻辑回归：实现 lrCostFunction 计算代价和梯度。实现 OneVsAll 使用 fmincg 函数进行训练。使用 OneVsAll 里训练好的 theta 对 X 的数据类型进行预测，得到平均准确率。（2）多分类神经
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2023-12-14 13:10:27
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作业说明Exercise 3，Week 4，使用Octave实现图片中手写数字 0-9 的识别，采用两种方式（1）多分类逻辑回归（2）多分类神经网络。对比结果。（1）多分类逻辑回归：实现 lrCostFunction 计算代价和梯度。实现 OneVsAll 使用 fmincg 函数进行训练。使用 OneVsAll 里训练好的 theta 对 X 的数据类型进行预测，得到平均准确率。（2）多分类神经
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2023-12-19 16:42:04
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1. 感受野的概念在卷积神经网络中，感受野（Receptive Field）的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上的像素点在输入图片上映射的区域大小。再通俗点的解释是，特征图上的一个点对应输入图上的区域。 感受野有什么用呢？一般task要求感受野越大越好，如图像分类中最后卷积层的感受野要大于输入图像，网络深度越深感受野越大性能越好密集预测task要求输出像素的
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2024-02-05 15:07:34
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Graph Neural Networks and its applications摘要以图形形式构建的数据存在于生物化学、图像处理、推荐系统和社会网络分析等多个领域。利用预处理技术在图结构数据上训练机器学习模型有几种方法，但它们缺乏完全适应数据集和手头任务的灵活性。图神经网络允许创建一个端到端的机器学习模型，该模型同时被训练来学习图结构数据的表示并在其上拟合预测模型。图神经网络可以应用于从聚类或
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2023-08-28 13:34:46
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图像识别和自然语言处理是目前应用极为广泛的AI技术，这些技术不管是速度还是准确度都已经达到了相当的高度，具体应用例如智能手机的人脸解锁、内置的语音助手。这些技术的实现和发展都离不开神经网络，可是传统的神经网络只能解决关于辨识的问题，并不能够为机器带来自主创造的能力，例如让机器写出一篇流畅的新闻报道，生成一副美丽的风景画。但随着GAN的出现，这些都成为了可能。什么是GAN？生成式对抗网络（GAN,
摘要: 分享对论文的理解. 原文见 Petar Velickovic, Guillem Cucurull, Arantxa Casanova, Adriana Romero, Pietro Lio, Yoshua Bengio, Graph attention networks, ICLR 2018, 1–12. 可以在 ArXiv: 1710.10903v3 下载. 完全难以估计影响力有多大!1
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2023-08-11 17:36:12
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阅读大概需要9分钟跟随小博主，每天进步一丢丢作者丨superbrother专栏 | 精通GCN全攻略整理 | 机器学习算法与自然语言处理https://zhuanlan.zhihu.com/c_11315137930203340800 GRAPH ATTENTION NETWORKS的诞生随着GCN的大红大紫（可以参考如何理解 Graph Convolutional
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2024-05-13 14:22:54
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点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！阅读大概需要9分钟跟随小博主，每天进步一丢丢 作者丨superbrother
专栏 | 精通GCN全攻略
整理 | 机器学习算法与自然语言处理
https://zhuanlan.zhihu.com/c_1131513793020334080
0 GRAPH ATTENTION NETWO
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2023-08-26 18:31:10
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论文题目：Graph Attention Networks论文地址：https://arxiv.org/pdf/1710.10903.pdf论文代码：https://github.com/PetarV-/GAT论文引用：Veličković, Petar, et al. “Graph attention networks.” arXiv preprint arXiv:1710.10903 (201
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2023-08-28 13:32:49
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文章目录前言GAT传播公式多头注意力机制DGL中的GAT实例参考 前言昨天的R-GCN是对GCN的一种改进，因为考虑了关系，那么今天的GAT也是对GCN的一种改进，就算使用注意力机制来确定每个节点更新特征时，邻居节点传来的特征的比例，就相当于使用注意力机制来计算特征权重，而不是GCN简单通过度来计算特征权重。GAT如果知道注意力机制应该会比较快理解GAT，目前注意力机制很常见，LSTM、CNN加
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2024-01-29 08:26:05
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论文解读者：北邮 GAMMA Lab 博士生 刘佳玮题目： Extract the Knowledge of Graph Neural Networks and Go Beyond it: An Effective Knowledge Distillation Framework会议： WWW 2021论文链接：https://arxiv.org/pdf/2103.
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2024-05-21 19:09:43
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图神经网络中的注意力机制本文讨论了 GNN 中常用的注意力机制，相关论文有：Graph Attention NetworksHow Attentive are Graph Attention NetworksMasked Label Prediction: Unified Message Passing Model for Semi-Supervised ClassificationGraph A
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2023-09-11 21:12:27
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章节设置： 一、实现自带数据并自定义神经网络进行训练 二、使用自带的模型进行训练以及测试 三、用自己定义神经网络全局设定，指定了设备事实证明，即使是1650这样的显卡也会比cpu运行得快很多，只要运行的时候显存够就行，在使用的时候有两种方式(注意——还有其他指定显卡的方式，比如cuda()，只是这种更通用，更熟悉而已)：model.to(device)tensor变量.to(device)# 如果
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2023-08-16 11:12:14
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目录一、引言二、新冠肺炎模型构建三、遗传算法反向传播( GA-BP) 神经网络设计3.1 GA-BP 神经网络构建3.2 BP神经网络训练3.3 基于遗传算法的新冠感染人数峰值预测四、结论五、Matlab代码获取 一、引言针对新冠肺炎疫情发展模型的预测问题，提出了一种基于改进遗传算法误差反向传播(Genetic Algorithms Back Propagation, GA-BP)神经网络算法。
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2023-09-29 17:10:23
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