Vi presenterar grafen uppmärksamhet nätverk (GAT), nya neurala nätverk arkitekturer som fungerar på graf-strukturerade data, utnyttja maskerade självuppmärksamhet lager för att ta itu med bristerna i tidigare metoder baserade på graf konvolutioner eller deras approximationer. Genom att stapla lager i vilka noder kan delta över sina stadsdelars funktioner, möjliggör vi (implicit) ange olika vikter till olika noder i ett område, utan att kräva någon form av dyr matris operation (såsom inversion) eller beroende på att veta grafstrukturen i förskott. På så sätt tar vi itu med flera viktiga utmaningar för spektral-baserade graf neurala nätverk samtidigt, och gör vår modell lätt tillämplig på såväl induktiva som transduktiva problem. Våra GAT modeller har uppnått eller matchat state-of-t heart resultat över fyra etablerade transduktiva och induktiva graf riktmärken: Cora, Citeseer och Pubmed citeringsnätverk dataset, samt en proteinprotein interaktion dataset (där test grafer förblir osedda under träning).
Däremot använder vi Graph Attention Networks (GATs, REF, en ny neural arkitektur som tillämpar själv uppmärksamhet för att tilldela olika relevans för olika anslutningar, och beräknar nod representationer därefter.
Graph Attention Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}