圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)｜圖注意網(wǎng)絡(luò)Graph Attention Network

2年前作者：曉源Galois分類：Toy博客閱讀(28)違法舉報(bào)

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圖注意網(wǎng)絡(luò)Graph Attention Network

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Leaky ReLU 有利于壓低負(fù)數(shù)對(duì)結(jié)局的影響。

圖注意網(wǎng)絡(luò)Graph Attention Network的流程

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輸入向量 $h_i$ 乘上權(quán)重矩陣W得到對(duì)應(yīng)的向量 $h_i^*$ ,并將 $h_i^*$ 計(jì)算出對(duì)應(yīng)的 $a_i$ ,從而得到最終對(duì)結(jié)果向量的貢獻(xiàn)。
所以有 $\sum_i{h_i^{*}*a_i}$
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【論文閱讀】Multi-Modal Sarcasm Detection via Cross-Modal Graph Convolutional Network 嘲諷檢測(cè)，多模態(tài)，跨模態(tài)，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
本博客系博主根據(jù)個(gè)人理解所寫，非逐字逐句翻譯，預(yù)知詳情，請(qǐng)參閱論文原文。發(fā)表地點(diǎn)： ACL 2022；論文下載鏈接： Multi-Modal Sarcasm Detection via Cross-Modal Graph Convolutional Network - ACL Anthology 代碼鏈接： https://github.com/HITSZ-HLT/CMGCN；隨著在線發(fā)布包含多模態(tài)信息的博客的流行，
2024年02月17日
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回歸預(yù)測(cè) | Matlab實(shí)現(xiàn)SSA-CNN-LSTM-Attention麻雀優(yōu)化卷積長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)注意力機(jī)制多變量回歸預(yù)測(cè)（SE注意力機(jī)制）
預(yù)測(cè)效果基本描述 1.Matlab實(shí)現(xiàn)SSA-CNN-LSTM-Attention麻雀優(yōu)化卷積長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)注意力機(jī)制多變量回歸預(yù)測(cè)（SE注意力機(jī)制）； 2.運(yùn)行環(huán)境為Matlab2021b； 3.data為數(shù)據(jù)集，excel數(shù)據(jù)，輸入多個(gè)特征，輸出單個(gè)變量，多變量回歸預(yù)測(cè)， main.m為主程序，運(yùn)行即可,所有文件放在一個(gè)
2024年01月17日
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多維時(shí)序 | Matlab實(shí)現(xiàn)LSTM-Mutilhead-Attention長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合多頭注意力機(jī)制多變量時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型
預(yù)測(cè)效果基本介紹 1.Matlab實(shí)現(xiàn)LSTM-Mutilhead-Attention長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合多頭注意力機(jī)制多變量時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型（完整源碼和數(shù)據(jù)) 2.運(yùn)行環(huán)境Matlab2023及以上，excel數(shù)據(jù)集，多列輸入，單列輸出，方便替換數(shù)據(jù)，考慮歷史特征的影響； 3.多指標(biāo)評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)指標(biāo)包括：R2、MA
2024年02月20日
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多維時(shí)序 | Matlab實(shí)現(xiàn)CNN-LSTM-Mutilhead-Attention卷積長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合多頭注意力機(jī)制多變量時(shí)間序列預(yù)測(cè)
效果一覽基本介紹 1.data為數(shù)據(jù)集，格式為excel，4個(gè)輸入特征，1個(gè)輸出特征，考慮歷史特征的影響，多變量時(shí)間序列預(yù)測(cè)； 2.main.m為主程序文件，運(yùn)行即可； 3.命令窗口輸出R2、MAE、MAPE、MSE和MBE，可在下載區(qū)獲取數(shù)據(jù)和程序內(nèi)容；注意程序和數(shù)據(jù)放在一個(gè)文件夾，運(yùn)行環(huán)境為
2024年01月22日
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多維時(shí)序 | Matlab實(shí)現(xiàn)CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention卷積雙向長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合多頭注意力機(jī)制多變量時(shí)間序列預(yù)測(cè)
效果一覽基本介紹 Matlab實(shí)現(xiàn)CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention卷積雙向長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合多頭注意力機(jī)制多變量時(shí)間序列預(yù)測(cè) 1.data為數(shù)據(jù)集，格式為excel，4個(gè)輸入特征，1個(gè)輸出特征，考慮歷史特征的影響，多變量時(shí)間序列預(yù)測(cè)； 2.main.m為主程序文件，運(yùn)行即可； 3.命令窗口輸出
2024年01月20日
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【圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)】圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）學(xué)習(xí)筆記：Graph Embedding
Graph廣泛存在于真實(shí)世界的多種場(chǎng)景中，即節(jié)點(diǎn)和邊的集合。比如社交網(wǎng)絡(luò)中人與人之間的聯(lián)系，生物中蛋白質(zhì)相互作用以及通信網(wǎng)絡(luò)中的IP地址之間的通信等等。除此之外，我們最常見的一張圖片、一個(gè)句子也可以抽象地看做是一個(gè)圖模型的結(jié)構(gòu)，圖結(jié)構(gòu)可以說是無(wú)處不在。
2024年02月08日
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Convolutional Neural network(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))
目錄 Why CNN for Image？ The whole CNN structure ?Convolution（卷積） Max Pooling Flatten ?CNN in Keras ?What does CNN learn？ what does filter do what does neuron do ?what about output ?Deep Dream Application Playing Go Speech ?Text 當(dāng)我們直接用一般的fully connected的feedforward network來做圖像處理的時(shí)候，往往會(huì)需要太多
2024年02月05日
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN（Convolutional Neural Network）
一、CNN與NN的區(qū)別卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別：二、CNN的整體架構(gòu) 1.輸入層；2.卷積層；3.池化層；4.全連接層三、卷積層做了什么首先將圖形分割成一個(gè)個(gè)小區(qū)域，對(duì)于每一個(gè)區(qū)域特征不同；接下來選擇一種特征計(jì)算的方法，為每一個(gè)區(qū)域計(jì)算特征值，得到特征圖
2024年02月04日
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KGAT: Knowledge Graph Attention Network for Recommendation
[1905.07854] KGAT: Knowledge Graph Attention Network for Recommendation (arxiv.org) LunaBlack/KGAT-pytorch (github.com) 目錄 1、背景 2、任務(wù)定義 3、模型 3.1 Embedding layer 3.2 Attentive Embedding Propagation Layers 3.3 Model Prediction 3.4?Optimization 4、部分代碼解讀 4.1?數(shù)據(jù)集 4.2?數(shù)據(jù)集的處理 4.3?模型 4.4 模型訓(xùn)練 C
2024年02月16日
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Siamese network 孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)--一個(gè)簡(jiǎn)單神奇的結(jié)構(gòu)
1.名字的由來 Siamese和Chinese有點(diǎn)像。Siam是古時(shí)候泰國(guó)的稱呼，中文譯作暹羅。Siamese也就是“暹羅”人或“泰國(guó)”人。Siamese在英語(yǔ)中是“孿生”、“連體”的意思，這是為什么呢？十九世紀(jì)泰國(guó)出生了一對(duì)連體嬰兒，當(dāng)時(shí)的醫(yī)學(xué)技術(shù)無(wú)法使兩人分離出來，于是兩人頑強(qiáng)地生活
2024年01月25日
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