GCN論文筆記——HopGAT: Hop-aware Supervision Graph Attention Networks for Sparsely Labeled Graphs
【論文筆記】HopGAT: Hop-aware Supervision Graph Attention Networks for Sparsely Labeled Graphs 作者：紀超傑，王如心等 （中國科學院深圳先進技術研究院） 摘要 由於標記節點代價大，在對稀疏標記圖中的節點進行分類的同時又保持預測精度是值得研究的。關鍵是算法如何從不同跳距（hops）的鄰居中學習足夠的信息。本研究首先針對
相關文章
- 1. GRAPH ATTENTION NETWORKS論文筆記
- 2. 論文筆記——Permutohedral-GCN: Graph Convolutional Networks with Global Attention
- 3. Learning Convolutional Neural Networks for Graphs論文筆記
- 4. GRAPH ATTENTION NETWORKS--論文閱讀筆記
- 5. 論文筆記之Graph Attention Networks
- 6. GCN 概要 &&GAT(Graph Attention Networks )
- 7. GRAPH ATTENTION NETWORKS筆記
- 8. 論文筆記《Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Traffic Flow Forecasting》
- 9. [論文筆記]Cluster-GCN: An Efficient Algorithm for Training Deep and Large Graph Convolutional Networks
- 10. 《GRAPH ATTENTION NETWORKS》論文理解
- 更多相關文章...
- • ASP.NET Razor - 標記 - ASP.NET 教程
- • Scala for循環 - Scala教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • Scala 中文亂碼解決
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. 字節跳動21屆秋招運營兩輪面試經驗分享
- 2. Java 3 年，25K 多嗎？
- 3. mysql安裝部署
- 4. web前端開發中父鏈和子鏈方式實現通信
- 5. 3.1.6 spark體系之分佈式計算-scala編程-scala中trait特性
- 6. dataframe2
- 7. ThinkFree在線
- 8. 在線畫圖
- 9. devtools熱部署
- 10. 編譯和鏈接
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. GRAPH ATTENTION NETWORKS論文筆記
- 2. 論文筆記——Permutohedral-GCN: Graph Convolutional Networks with Global Attention
- 3. Learning Convolutional Neural Networks for Graphs論文筆記
- 4. GRAPH ATTENTION NETWORKS--論文閱讀筆記
- 5. 論文筆記之Graph Attention Networks
- 6. GCN 概要 &&GAT(Graph Attention Networks )
- 7. GRAPH ATTENTION NETWORKS筆記
- 8. 論文筆記《Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Traffic Flow Forecasting》
- 9. [論文筆記]Cluster-GCN: An Efficient Algorithm for Training Deep and Large Graph Convolutional Networks
- 10. 《GRAPH ATTENTION NETWORKS》論文理解