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上传时间: 2021-02-19
详细说明：盖特
图注意力网络（Veličković等人，ICLR 2018）： ://arxiv.org/abs/1710.10903
GAT层
t-SNE + Cora上的注意力系数
概述
在这里，我们提供TensorFlow中的图形注意网络（GAT）层的实现，以及一个最小的执行示例（在Cora数据集上）。 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网络的实现（ gat.py ）；
pre_trained/包含一个预训练的Cora模型（在测试集上达到84.4％的准确性）；
utils/包含：
注意头的实现，以及实验性的稀疏版本（ layers.py ）；
预处理子例程（ process.py ）;
PPI基准测试的预处理实用程序（ process_ppi.py ）。
最后， execute_cora.py将以上所有内容放在一起，可
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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