« Réseau neuronal de graphes auto-attentif » : différence entre les versions


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==en construction==
== Définition ==
== Définition ==
XXXXXXXXX
Architectures de réseaux de neurones qui fonctionnent sur des données structurées en graphes, tirant parti des couches d'auto-attention masquées pour remédier aux lacunes des méthodes antérieures basées sur les convolutions de graphes ou leur approximations.


== Français ==
== Français ==
''' XXXXXXXXX '''
''' réseau de graphes auto-attentif '''
 


== Anglais ==
== Anglais ==
''' Graph Attention Network'''
''' graph attention network'''


A Graph Attention Network (GAT) is a neural network architecture that operates on graph-structured data, leveraging masked self-attentional layers to address the shortcomings of prior methods based on graph convolutions or their approximations. By stacking layers in which nodes are able to attend over their neighborhoods’ features, a GAT enables (implicitly) specifying different weights to different nodes in a neighborhood, without requiring any kind of costly matrix operation (such as inversion) or depending on knowing the graph structure upfront.
''' GAT '''
 
 
<!-- A Graph Attention Network (GAT) is a neural network architecture that operates on graph-structured data, leveraging masked self-attentional layers to address the shortcomings of prior methods based on graph convolutions or their approximations. By stacking layers in which nodes are able to attend over their neighborhoods’ features, a GAT enables (implicitly) specifying different weights to different nodes in a neighborhood, without requiring any kind of costly matrix operation (such as inversion) or depending on knowing the graph structure upfront. -->


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[https://mila.quebec/wp-content/uploads/2018/07/d1ac95b60310f43bb5a0b8024522fbe08fb2a482.pdf Source : MILA]


[https://paperswithcode.com/method/gat  Source : paperswithcode]
[https://paperswithcode.com/method/gat  Source : paperswithcode]




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[[Catégorie:Publication]]

Version du 28 février 2023 à 15:38

Définition

Architectures de réseaux de neurones qui fonctionnent sur des données structurées en graphes, tirant parti des couches d'auto-attention masquées pour remédier aux lacunes des méthodes antérieures basées sur les convolutions de graphes ou leur approximations.

Français

réseau de graphes auto-attentif


Anglais

graph attention network

GAT


Source : MILA

Source : paperswithcode

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