深度学习中Aggregator是什么意思

在深度学习中，Aggregator通常指的是一种将多个输入数据合并成一个输出的函数或模块。在神经网络中，Aggregator通常用于处理图形数据或序列数据等多个输入数据之间的关系，例如在图神经网络中，Aggregator可以将一个节点的邻居节点的特征向量聚合成一个新的特征向量，从而更好地表示节点的属性。在循环神经网络中，Aggregator可以将一个时间步的多个输入序列的特征向量聚合起来，从而更好地捕捉序列之间的关系。在深度学习中，Aggregator是一个非常重要的模块，可以帮助我们更好地处理多个输入数据之间的关系，提高模型的性能。