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<h1><a href="https://nn.labml.ai/graphs/gat/index.html">グラフ・アテンション・ネットワーク (GAT)</a></h1>
<p>これは論文の「<a href="https://papers.labml.ai/paper/1710.10903">グラフ・アテンション・ネットワーク</a>」の <a href="https://pytorch.org">PyTorch</a> 実装です。</p>
<p>GAT はグラフデータを処理します。グラフは、ノードとノードを接続するエッジで構成されます。たとえば、Coraデータセットでは、ノードは研究論文で、端は論文をつなぐ引用です</p>。
<p><a href="https://nn.labml.ai/transformers/mha.html">GATは、トランスフォーマーに似た、マスクされたセルフアテンションを使います。</a>GATは、グラフアテンションレイヤーが互いに重なり合って構成されています。各グラフアテンションレイヤーは、入力としてノード埋め込みを取得し、変換された埋め込みを出力します。ノード埋め込みは、接続されている他のノードの埋め込みに注目します。グラフアテンションレイヤーの詳細は、実装とともに含まれています。</p>
<p><a href="https://nn.labml.ai/graphs/gat/experiment.html">Cora データセットで 2 層 GAT をトレーニングするためのトレーニングコードを次に示します</a>。</p>
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<div class='footer'>
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<a href="https://labml.ai">labml.ai</a>
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