Machine learning

Graph Attention Network

La Graph Attention Network (GAT), introduïda per Veličković i col·laboradors el 2018, és una variant de xarxa neuronal de grafs que aprèn quanta importància assignar a cada node veí mitjançant un mecanisme d'autoatenció. En veïnats heterogenis i classificació relacional produeix resultats superiors a les xarxes convolucionals de grafs (GCN).

Obre a MethodMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Fonts

  1. Veličković, P. et al. (2018). Graph Attention Networks. ICLR. link
  2. Brody, S. et al. (2022). How Attentive are Graph Attention Networks? ICLR. link

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 1). Graph Attention Network (GAT). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/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.

Compare side by side

Citat per

ScholarGateGraph Attention Network (Graph Attention Network (GAT)). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/deep-learning/graph-attention-network · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026