Nachweisdatensatz der Methode
Graph Attention Network
The Graph Attention Network (GAT), introduced by Veličković and colleagues in 2018, is a graph neural network variant that learns how much importance to assign to each neighbouring node through a self-attention mechanism. On heterogeneous neighbourhoods and relational classification it produces results superior to graph convolutional networks (GCN).
Quellendatensatz
Zitate wörtlich aus dem Quellendatensatz der Methode übernommen. Daraus wird keine Überprüfung auf Claim-Ebene abgeleitet.
Graph Attention Network (GAT)
Taxonomischer Methodendatensatz · ml-model / deep-learning
- Veličković, P. et al. (2018). Graph Attention Networks. ICLR. · URL
- Brody, S. et al. (2022). How Attentive are Graph Attention Networks? ICLR. · URL
Kuratiert Claims
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Generiert aus dem Methoden-Graphen und als maschinell vorgeschlagene Beziehungen angezeigt – es wird kein Evidenz-Claim abgeleitet.