GCN、GAT、GraphSAGE的优势很明显，想问一下它们分别有什么缺点?
3.GAT这篇论文创新之处是加入attention机制，给节点之间的边给予重要性，帮助模型学习结构信息。 相对的缺点就是训练方式不是很好，其实这个模型可以进一步改，用attention做排序来选取采样节点， …
GAT具体能应用到什么领域？ - 知乎
Oct 29, 2021 · GraphSAGE-LSTM（3 layers）表现已经取得了之前的SOTA结果，但是Const-GAT尽管不使用注意力机制，其表现能力也能飞跃到0.93左右，而GAT加上注意力机制，能够将这个结果更进 …
Graph Attention Networks - 知乎
May 17, 2021 · 【晓白】大家好，今天继续为大家更新有关图神经网络的基础内容。今天更新 图注意力网络 (GAT：Graph Attention Networks)。 希望对GNN入门的同学有帮助！不能错过！如果您打算入门 …
为什么GAT能够实现Inductive learning，而GCN不行？ - 知乎
最近在学习图神经网络，请问1。所谓inductive learning在test时可以有“unseen”的节点具体意思是什么？…
图神经网络的发展历程，截止2023年 - 知乎
图注意力网络（Graph Attention Networks，GAT）：2018年，Petar Veličković等人提出了图注意力网络，它采用了注意力机制来计算节点之间的相似度，可以学习每个节点在不同层次上的不同重要性。
德训鞋为什么这几年突然火了？这款鞋有什么历史？
Apr 12, 2023 · 关于德训鞋的设计者，一直存在这样的争论，到底是彪马（PUMA）还是阿迪达斯（adidas）？至今也是个迷！ 根据联邦国防军历史博物馆的官方记录显示GAT的初步设计是由彪马 …
自适应邻接矩阵是什么？ - 知乎
自适应邻接矩阵可以用于许多图神经网络模型，例如 GAT（Graph Attention Network）、Gated Graph Convolutional Network（GGCN）等。 使用自适应邻接矩阵可以显著提高图神经网络的性能，并且可 …
为什么最近几年，没人在推荐系统里去玩 GNN 模型，GNN 是凉透了 …
等到了20年以后，各种gcn，gin还有什么gat像雨后春笋一样，几乎席卷了整个推荐。 这些模型几乎都有个共同特点就是，换了个数据组织的方式（graph），套了个以前推荐用过的上层模型结 …
GCN和GAT可不可以使用minibatch? - 知乎
GCN和GAT可不可以使用minibatch? 如题，考虑在大图上使用GAT或者传统GCN时能不能每次采样子图然后训练，但感觉会破坏完整图结构… 显示全部 关注者 27 被浏览
Graph SAGE 和Attention可以融合吗？ - 知乎
Graph SAGE 和Attention可以融合吗？ 如果可以融合，那么它和GAT的区别又在哪呢？ 如果不可以融合？ 为什么不可以呢？ 不过感觉应该可以，好像attention是万金油。 显示全部 关注者 17 被浏览