ScholarGate
Asistents
Machine learning

Grafu uzmanības tīkls (Graph Attention Network, GAT)

Grafu uzmanības tīkls (GAT), ko 2018. gadā ieviesa Veličkovićs un kolēģi, ir grafu neironu tīklu variants, kas, izmantojot pašuzmanības mehānismu, apgūst, cik lielu nozīmi piešķirt katram kaimiņu mezglam. Heterogēnās apkaimēs un attiecību klasifikācijā tas uzrāda rezultātus, kas pārspēj grafu konvolūciju tīklus (GCN).

Atvērt MethodMindDrīzumāVideoDrīzumāDownload slides

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Method map

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

Grafu uzmanības tīkls (Graph Attention Network, GAT)
Logistiskā regresijaRandom ForestAtkārtotais neironu tīklsXGBoostEksponenciālo tīklu mode…Graph Convolutional Netw…Longformer / BigBirdEkspertu maisījumsStohastiskais bloku mode…Vizualā kontrastīvā apgu…

Avoti

  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 ↗

Kā citēt šo lapu

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

Uz to atsaucas

Eksponenciālo tīklu modeļa (ERGM / p*)Graph Convolutional Network (GCN)Longformer / BigBirdEkspertu maisījumsStohastiskais bloku modelisVizualā kontrastīvā apguve

Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →

ScholarGate — Graph Attention Network (Graph Attention Network (GAT)). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/deep-learning/graph-attention-network · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026