| 基于直接高階注意力和多尺度路由的圖神經網絡 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：672 K | |
| 標簽： 圖神經網絡 注意力 動態路由 | |
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| 文檔介紹： 圖神經網絡中的注意力機制在處理圖結構化數據方面表現出優異的性能。傳統的圖注意力計算直接連接的節點之間的注意力，并通過堆疊層數隱式獲取高階信息。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程依賴方面效果較差。為了提高表達能力，設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不同圖的特性。在引文網絡上的節點分類任務上進行了大量的實驗。實驗表明，該方法優于最先進的基線模型。 | |
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