-
【图神经网络论文整理】（八）—— Heterogeneous Graph Attention Network：HAN
- 作者信息：Xiao Wang, Houye Ji,Chuan Shi,Bai Wang,Peng cui,P. Yu,Yanfang Ye
- 论文来源：WWW '19: The Web Conference
- 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1903.07293.pdf
本文介绍的论文是《Heterogeneous Graph Attention Network》。
该篇当中作者提出了一个新的基于注意力的异构图神经网络，包括节点级注意力和语义级注意力，通过学习节点级和语义级的注意力可以充分考虑节点和元路径的重要性，并且该模型可以通过分层的方式聚合基于元路径的邻居节点的特征来生成节点嵌入。
🍁 一、背景 🍁
尽管注意力机制在现在很多场景取得了很大成功，但是在面对异构图的图神经网络当中仍未被考虑，很多GNN都是处理同构图的，其实有些做法就是将异构图看成同构图，然后用传统GNN进行处理，但是这样会丧失掉很多语义信息。
异构图
异构图常被定义未
-
相关阅读:
hbase建表时设置预分区
GBase 8a性能优化之资源管理
JAVA中的异常处理
Vue3目录结构--源码解读（二）
基于深度学习的缺陷检测有哪些应用场景
SaaSBase：什么是Thoughts？
lua源码分享-gc篇（三）流程之创建对象
在Winform系统开发中，使用MediatR来实现类似事件总线的消息处理
四川竹哲电子商务有限公司为创业者保驾护航
提升服务器性能相关
- 原文地址：https://blog.csdn.net/m0_47256162/article/details/128050344