Machine learning

רשת קשב גרפית

רשת קשב גרפית (GAT), שהוצגה על ידי Veličković ועמיתיו בשנת 2018, היא וריאנט של רשת עצבית גרפית הלומדת את מידת החשיבות שיש להקצות לכל צומת שכן באמצעות מנגנון קשב עצמי. על שכונות הטרוגניות וסיווג יחסים היא מפיקה תוצאות עדיפות על פני רשתות קונבולוציה גרפיות (GCN).

פתיחה ב-MethodMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

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

מקורות

  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

איך לצטט עמוד זה

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

מאוזכר על ידי

ScholarGateGraph Attention Network (Graph Attention Network (GAT)). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/deep-learning/graph-attention-network · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026