gat和post的区别
时间: 2024-01-16 08:03:35 浏览: 29
GAT和POST都是神经网络中常用的层,但它们有不同的作用和实现方式。
GAT(Graph Attention Network)是一种用于图像识别和图像分类的神经网络层,它可以对图像中的节点进行注意力加权,以便更好地捕捉节点之间的相互作用。GAT主要用于处理图像、文本等非欧几里得数据。
相比之下,POST(Position-wise Feed-Forward Networks)主要用于处理序列数据,如自然语言处理中的词向量,它通过对每个特征进行独立的非线性变换,来实现对序列数据的建模。
因此,GAT和POST主要在处理的数据类型和实现方式上有所不同。
相关问题
Graph transformer和GAT区别
Graph Transformer和GAT(Graph Attention Network)之间的区别在于它们的设计和功能。Graph Transformer是一种带有图结构的Transformer,它通过使用图结构来处理输入数据中的关系信息。它基于Transformer模型,但改进了其注意力机制以适应图数据。Graph Transformer将Transformer中的自注意力机制扩展到图上的节点和边上,以充分利用图数据的结构信息。
GAT(Graph Attention Network)是一种基于注意力机制的图神经网络模型,它主要用于处理节点级别的图数据。GAT模型通过计算节点之间的注意力权重来学习节点表示,从而在图数据上进行节点分类或节点属性预测。与Graph Transformer不同,GAT侧重于节点级别的任务,而不是处理整个图结构。
因此,Graph Transformer和GAT在设计上有所不同,Graph Transformer更适用于处理带有图结构的输入数据,而GAT主要用于节点级别的图数据处理任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【图-注意力笔记,篇章1】Graph Transformer:包括Graph Transformer 的了解与回顾且其与GNN、Transformer...](https://blog.csdn.net/qq_41895003/article/details/129218936)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [一份PPT快速了解Graph Transformer,包括其与GNN、Transformer的关联](https://blog.csdn.net/moxibingdao/article/details/129234145)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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GAT与GCN的区别
GAT和GCN都是图神经网络中常用的模型,它们的区别主要在于邻居节点特征的聚合方式和权重分配方式。GAT使用注意力机制来替代GCN中固定的标准化操作,通过注意力权重来聚合邻居节点的特征,可以为不同的邻居节点指定不同的权重,从而更好地捕捉空间信息的相关性。而GCN则是对同阶邻域上分配给不同邻居的权重是完全相同的,无法为邻居中不同节点指定不同的权重。这一点限制了模型对于空间信息的相关性的捕捉能力,也是在很多任务上不如GAT的原因。此外,GCN结合临近节点特征的方式和图的结构依依相关,这使得训练得到的模型在其他结构的图中泛化能力相对较差。而GAT则可以更好地适应不同的图结构,具有更好的泛化能力。
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