SAGPool

SAGPool - Self-Attention Graph Pooling ICML 2019

Motivation创新性背景知识self-attention和maskedattention的区别2相关工作基于拓扑的池化全局池化分层池化3方法：Self-AttentionGraphPooling（SAGPool
不务正业的土豆·2022-11-24 22:17

《Self-Attention Graph Pooling》阅读笔记

《Self-AttentionGraphPooling》阅读笔记前言一、模型1.自注意图池化1).自注意力掩膜2).图池化3).SAGPool的变体1.多跳形式2.堆叠形式3.多头形式2.具体结构1).
weixin_45285795·2022-11-24 22:16

论文笔记之Self-Attention Graph Pooling

论文笔记之Self-AttentionGraphPooling文章目录论文笔记之Self-AttentionGraphPooling一、论文贡献二、创新点三、背景知识四、SAGPool层1.SAGPool
附子Jun·2022-11-24 22:15

【图神经网络论文整理】（五）—— Self-Attention Graph Pooling：SAGPool

ICML2019JunhyunLee,InyeopLee,JaewooKangMachineLearning(cs.LG);MachineLearning(stat.ML)论文地址本文介绍的论文是《Self-AttentionGraphPooling》。该篇文章提出了一种新的图池化方式，该池化方式是基于自注意力机制来计算得分，同时考虑了节点特征和图的拓扑结构，能够实现端到端方式学习图的层次表示。一
咕 嘟·2022-11-24 22:31

图神经网络 | (6) 图分类(SAGPool)实战

近期买了一本图神经网络的入门书,最近几篇博客对书中的一些实战案例进行整理，具体的理论和原理部分可以自行查阅该书，该书购买链接：《深入浅出的图神经网络》。该书配套代码本节我们通过代码来实现基于自注意力的池化机制(Self-AttentionPooling)。来对图整体进行分类，之前我们是对节点分类，每个节点表示一条数据，学习节点的表示，进而完成分类，本节我们通过自注意力池化机制，得到整个图的表示，进
CoreJT·2022-07-01 07:17

论文解读（SAGPool）《Self-Attention Graph Pooling》

论文信息论文标题：Self-AttentionGraphPooling论文作者：JunhyunLee,InyeopLee,JaewooKang论文来源：2019,ICML论文地址：download论文代码：download1Introduction图池化三种类型：Topo
Learner-·2022-05-08 14:00

【论文阅读-SAGPool】Self-Attention Graph Pooling

论文地址：https://arxiv.org/abs/1904.08082代码地址：https://github.com/inyeoplee77/SAGPool来源：ICML2019本篇论文主要是改变了
兰亭不写序·2020-08-02 14:21

SAGPool - Self-Attention Graph Pooling 图分类 图池化方法 ICML 2019

文章目录1相关介绍背景创新性2相关工作基于拓扑的池化全局池化分层池化3方法3.1基于self-attention的图池化方法：SAGPoolSelf-attentionmask图池化SAGPool的变种
yyl424525·2020-06-30 11:46
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