ScholarGate
Asystent
Machine learning

Sieć uwagi grafowej

Sieć uwagi grafowej (GAT), wprowadzona przez Veličkovića i współpracowników w 2018 roku, jest wariantem grafowej sieci neuronowej, która uczy się, jakiej wagi należy przypisać każdemu sąsiedniemu węzłowi za pomocą mechanizmu samo-uwagi. W przypadku niejednorodnych sąsiedztw i klasyfikacji relacyjnej daje wyniki lepsze niż grafowe sieci konwolucyjne (GCN).

Otwórz w MethodMindWkrótceWideoWkrótceDownload slides

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Method map

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

Sieć uwagi grafowej
Regresja logistycznaRandom ForestRekurencyjna Sieć Neuron…XGBoostModel sieci losowych o w…Sieci konwolucyjne grafó…Longformer / BigBirdMixture of ExpertsModel blokowy stochastyc…Wizualne uczenie kontras…

Źródła

  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 ↗

Jak cytować tę stronę

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

Cytowana przez

Model sieci losowych o wykładniczym rozkładzie (ERGM / p*)Sieci konwolucyjne grafów (GCN)Longformer / BigBirdMixture of ExpertsModel blokowy stochastycznyWizualne uczenie kontrastowe

Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →

ScholarGate — Graph Attention Network (Graph Attention Network (GAT)). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/deep-learning/graph-attention-network · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026