Les réseau d'attention graphiques sont des réseaux de neurones conçus pour fonctionner avec des données structurées en graphes qui exploitent des couches d'auto-attention masquées pour remédier aux lacunes des méthodes antérieures basées sur des convolutions de graphes ou leurs approximations.
Nous rencontrons de telles données dans une variété d'applications du monde réel telles que les réseaux sociaux, les réseaux biologiques, les structures moléculaires, les systèmes de recommandation...
Vue d'ensemble du GAT.
Implementations of Graph Attention Network and Graph Convolution Network.
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