GCN、GAT、GraphSAGE的优势很明显，想问一下它们分别有什么 …
3.GAT这篇论文创新之处是加入attention机制，给节点之间的边给予重要性，帮助模型学习结构信息。 相对的缺点就是训练方式不是很好，其实这个模型可以进一步改，用attention做排序来选 …
GAT具体能应用到什么领域？ - 知乎
Oct 29, 2021 · GraphSAGE-LSTM（3 layers）表现已经取得了之前的SOTA结果，但是Const-GAT尽管不使用注意力机制，其表现能力也能飞跃到0.93左右，而GAT加上注意力机制，能够 …
Graph Attention Networks - 知乎
May 17, 2021 · 3. GAT模型可以适用于直推式和归纳式学习。 4. GAT算法在多个图数据集上达到最优效果。 GNN结构: Weights using in updating hidden states of GNN Sharing weights for …
刚接触图神经网络，对图注意力网络也不明白，向问问图注意力网 …
首先，GAT其实就是用注意力机制来计算聚合周边节点（包括自己）时的权重： 图注意力网络（GAT）计算周边节点（包括自己）的权重，并进行聚合 一般来说，这些方法分为2个步骤： …
为什么《GTA5》要分两个版本？ - 知乎
虽然问题问的不够详细，但我能看明白题主想要表达的意思。 从2025年3月开始，PC版的《GTA5》成了两个版本，一个传承版，一个增强版。 因此，我稍微编辑了一下原问题，使问题 …
为什么GAT能够实现Inductive learning，而GCN不行？ - 知乎
GAT的设计使其天然适合inductive learning。 GCN 虽然依赖于固定的图结构，但通过适当的修改（如图池化技术或灵活的节点特征表示），它也可以在一定程度上处理新的图结构，从而进 …
图神经网络（GCN、GraphSage、GAT）等在公司实际推荐系统中 …
图神经网络（GCN、GraphSage、GAT）等在公司实际推荐系统中有应用么？ 目前国内公司推荐系统还是基于Hive/Spark SQL + 传统算法的套路，有将图卷积网络实际应用的么？ 显示全部 …
德训鞋为什么这几年突然火了？这款鞋有什么历史？
Apr 12, 2023 · 至今也是个迷！ 根据联邦国防军历史博物馆的官方记录显示GAT的初步设计是由彪马 (Puma)提出的。 但奇怪的是，彪马公开声明称该公司从未为西德军队生产过训练用鞋。 另 …
GCN和GAT可不可以使用minibatch? - 知乎
GCN和GAT可不可以使用minibatch? 如题，考虑在大图上使用GAT或者传统GCN时能不能每次采样子图然后训练，但感觉会破坏完整图结构…
Graph SAGE 和Attention可以融合吗？ - 知乎
Graph SAGE 和Attention可以融合吗？ 如果可以融合，那么它和GAT的区别又在哪呢？ 如果不可以融合？ 为什么不可以呢？ 不过感觉应该可以，好像attention是万金油。 显示全部 关注者 …