文件名称：LA-GCN：针对图卷积网络的可学习聚合器的TensorFlow实现
文件大小：5.13MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-09 22:00:17
gcn aggregators graph-representation-learning graphneuralnetwork graphconvolution
TensorFlow中用于图卷积网络的可学习聚合器 图卷积网络的可学习聚合器的TensorFlow实现。 通过引入共享的辅助模型为GCN（LA-GCN）提供可学习的聚合器，该模型在邻域聚合中提供了自定义架构。 在此框架下，提出了一种称为LA-GCN（Mask）的新模型，其中包括一个新的聚合函数，即掩码聚合器。 辅助模型为给定节点的每个邻居学习一个特定的掩码，从而允许注意节点级别和功能级别。 该机制将学习为预测的节点和特征分配不同的重要性，从而为预测提供可解释的解释并提高模型的鲁棒性。 张力，吕海萍， ://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3340531.3411983（CIKM 2020） 对于官方实施 要求 tensorflow_version 1.x 训练 python train.py 如果您没有任何要求，也可以在colab中试用！ 数据 为了使用您
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LA-GCN-main
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