Графовая сеть внимания (Graph Attention Network, GAT)
Графовая сеть внимания (GAT), представленная Велисковичем и его коллегами в 2018 году, является вариантом графовой нейронной сети, которая посредством механизма самовнимания определяет, сколь большое значение следует присвоить каждому соседнему узлу. На гетерогенных соседствах и при решении задач реляционной классификации она демонстрирует результаты, превосходящие сверточные графовые сети (graph convolutional networks, GCN).
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 1). Graph Attention Network (GAT). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Логистическая регрессияСтатистика исследований↔ compare
- Случайный лесМашинное обучение↔ compare
- Рекуррентная нейронная сетьГлубокое обучение↔ compare
- XGBoostМашинное обучение↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →