基于直接高階注意力和多尺度路由的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
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標(biāo)簽： 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 注意力 動態(tài)路由
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文檔介紹： 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的注意力機制在處理圖結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出優(yōu)異的性能,。傳統(tǒng)的圖注意力計算直接連接的節(jié)點之間的注意力,，并通過堆疊層數(shù)隱式獲取高階信息,。盡管在圖注意力機制方面目前已有廣泛的研究,，但用于注意力計算的堆疊范式在建模遠(yuǎn)程依賴方面效果較差,。為了提高表達能力,，設(shè)計了一種新穎的直接注意力機制,，這一機制通過K階鄰接矩陣直接計算高階鄰居之間的注意力,。通過自適應(yīng)路由聚合過程進一步傳播高階信息，這使得聚合過程更靈活地適應(yīng)不同圖的特性,。在引文網(wǎng)絡(luò)上的節(jié)點分類任務(wù)上進行了大量的實驗,。實驗表明，該方法優(yōu)于最先進的基線模型,。
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