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(dòng)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(jī)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(jì)算直接連接的節(jié)點(diǎn)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(jī)制方面目前已有廣泛的研究，但用于注意力計(jì)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(dá)能力，設(shè)計(jì)了一種新穎的直接注意力機(jī)制，這一機(jī)制通過K階鄰接矩陣直接計(jì)算高階鄰居之間的注意力。通過自適應(yīng)路由聚合過程進(jìn)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(diǎn)分類任務(wù)上進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)表明，該方法優(yōu)于最先進(jìn)的基線模型。
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