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Graph Attention Network/Evidência
Registro de evidência do método

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).

Sources recorded, not reviewed

Registro de origem

Citações copiadas literalmente do registro de origem do método. Nenhuma verificação em nível de alegação é inferida delas.

Graph Attention Network (GAT)
Registro de método taxonômico · 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
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Alegações curadas

Alegações persistidas no livro-razão de evidências, cada uma com sua própria avaliação.

Ainda não há alegações curadas

Esta visualização não inventa uma avaliação de alegação quando o livro-razão não a possui.

Métodos relacionados

Gerado a partir do grafo de métodos e mostrado como relações sugeridas por máquina — nenhuma alegação de evidência é inferida.

See alsoLogistic Regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyRandom Forestmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyRecurrent Neural Networkmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyXGBoostmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.

Status da evidência

Sources recorded, not reviewed

Bibliographic sources are present. Claim-level evidence review has not been performed.

Fontes

2 citações registradas, copiadas do registro de origem do método.

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