গ্রাফ অ্যাটেনশন নেটওয়ার্ক
গ্রাফ অ্যাটেনশন নেটওয়ার্ক (GAT), যা ২০১৮ সালে ভেলিকোভিক (Veličković) এবং সহকর্মীরা প্রবর্তন করেন, এটি একটি গ্রাফ নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রকারভেদ যা একটি সেলফ-অ্যাটেনশন মেকানিজমের মাধ্যমে প্রতিটি প্রতিবেশী নোডের জন্য কতটা গুরুত্ব দিতে হবে তা শেখে। হেটারোজিনিয়াস নেইবারহুড এবং রিলেশনাল ক্লাসিফিকেশনে এটি গ্রাফ কনভোলিউশনাল নেটওয়ার্ক (GCN)-এর চেয়ে উন্নত ফলাফল প্রদান করে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 1). Graph Attention Network (GAT). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/deep-learning/graph-attention-network
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- লজিস্টিক রিগ্রেশনগবেষণা পরিসংখ্যান↔ compare
- Random Forestযন্ত্র শিখন↔ compare
- পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্কগভীর শিখন↔ compare
- XGBoostযন্ত্র শিখন↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →