文件名称：图注意力网络（https://arxiv.org/abs/1710.10903）-Python开发
文件大小：1.2MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-14 07:29:08
Python Deep Learning
GAT图注意力网络（Veličković等，ICLR 2018）：https://arxiv.org/abs/1710.10903 GAT层t-SNE + Cora上的注意力系数概述这里我们提供了GAT图注意力网络（Veličković等，ICLR） 2018）：https://arxiv.org/abs/1710.10903 Cora上的GAT层t-SNE +注意系数概述这里，我们在TensorFlow中提供了一个Graph Attention Network（GAT）层的实现，以及一个最小的执行示例（在Cora数据集）。 该存储库的组织方式如下：data /包含Cora所需的数据集文件； models /包含GAT网络（gat.py）的实现； pre_trained /包含
【文件预览】：
GAT-master
----utils()
--------process.py(7KB)
--------__init__.py(0B)
--------layers.py(3KB)
--------process_ppi.py(9KB)
----models()
--------gat.py(1KB)
--------sp_gat.py(1KB)
--------__init__.py(47B)
--------base_gattn.py(3KB)
----execute_cora_sparse.py(7KB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(4KB)
----data()
--------ind.cora.allx(251KB)
--------ind.cora.ty(27KB)
--------ind.cora.ally(47KB)
--------ind.cora.y(4KB)
--------ind.cora.tx(145KB)
--------ind.cora.test.index(5KB)
--------ind.cora.graph(58KB)
--------ind.cora.x(22KB)
----.gitignore(1KB)
----pre_trained()
--------cora()
----execute_cora.py(7KB)