gat 1743-2020

Gat 1743-2020是一本记录了苏格兰高地民歌的书籍，由英国音乐家加文·吉布斯收集编写而成。这本书里收录了数百首苏格兰高地传统歌曲，包括了情感、神话、历史和战争等各种主题。

这本书里的每一首歌曲都有着其背后丰富的历史故事与文化背景。大多数歌曲都是口传耳授，源远流长，在苏格兰高地的各个地方都有着不同的传唱方式和版本。在书中，吉布斯尽可能地在歌曲旁边附上了详细的注释与解释，方便读者了解歌曲的背景和内容，并且在每首歌曲后面附有简谱和有关歌曲来源的参考资料。

Gat 1743-2020是苏格兰高地传统音乐的珍贵资料之一，它记录了这一地区独特的音乐文化和精神传统，是苏格兰音乐史上的一部重要经典之作。不仅如此，它也为研究苏格兰高地文化和民俗提供了重要的参考资料，为传承苏格兰高地文化做出了宝贵的贡献。

相关问题

gat367-2001在哪里可以下载

gat367-2001是一项国家标准，是指《电影放映声音综合评价标准》。要下载该标准，可以通过以下几种途径：

1. 国家标准化管理委员会网站：可以登录国家标准化管理委员会官方网站（www.sac.gov.cn），在搜索栏中输入“gat367-2001”，即可找到相关信息，并进行下载。

2. 中国标准资源网：可以登录中国标准资源网（www.standardcn.com），在搜索栏中输入“gat367-2001”，即可找到相关信息，并进行下载。

3. 专业学术网站：一些专业学术网站如中国知网（www.cnki.net）或中国科学技术信息研究所（www.cisti.cnki.net）也可能提供gat367-2001的下载服务，可以进行检索并下载。

4. 标准文献馆或图书馆：一些大型城市的标准文献馆或图书馆可能收藏并提供gat367-2001的电子文档或纸质文献，可以前往相关机构进行查阅或复印。

需要注意的是，下载标准可能需要一定的费用或注册账号，具体操作和付费方式可以根据实际情况进行了解和选择。另外，下载标准后应当遵守相关的使用规定，不可用于商业目的或侵犯他人知识产权。

GAT python

在Python中，你可以使用深度学习框架例如PyTorch或TensorFlow来实现GAT模型。这里给出一个使用PyTorch实现GAT的简单示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class GraphAttentionLayer(nn.Module):
    def __init__(self, in_features, out_features):
        super(GraphAttentionLayer, self).__init__()
        self.W = nn.Linear(in_features, out_features)
        self.a = nn.Linear(2*out_features, 1)

    def forward(self, x, adj):
        h = self.W(x)
        N = h.size(0)

        a_input = torch.cat([h.repeat(1, N).view(N*N, -1), h.repeat(N, 1)], dim=1).view(N, -1, 2*h.size(1))
        e = F.leaky_relu(self.a(a_input).squeeze(2))

        zero_vec = -9e15*torch.ones_like(e)
        attention = torch.where(adj > 0, e, zero_vec)

        attention = F.softmax(attention, dim=1)
        h_prime = torch.bmm(attention.unsqueeze(0), h.unsqueeze(0))

        return F.elu(h_prime)

class GAT(nn.Module):
    def __init__(self, in_features, hidden_features, out_features, num_heads):
        super(GAT, self).__init__()
        self.attentions = [GraphAttentionLayer(in_features, hidden_features) for _ in range(num_heads)]
        
        for i, attention in enumerate(self.attentions):
            self.add_module('attention_{}'.format(i), attention)

        self.out_att = GraphAttentionLayer(hidden_features*num_heads, out_features)

    def forward(self, x, adj):
        x = F.dropout(x, p=0.6, training=self.training)
        x = torch.cat([att(x, adj) for att in self.attentions], dim=2)
        x = F.dropout(x, p=0.6, training=self.training)
        x = F.elu(self.out_att(x, adj))
        
        return F.log_softmax(x, dim=2)

这是一个简化的GAT模型实现，包括GraphAttentionLayer和GAT两个类。你可以根据自己的需求和数据的特点进行适当的修改和扩展。

这段代码中，GraphAttentionLayer类定义了一个注意力层，GAT类则定义了整个GAT模型。在forward方法中，通过多头注意力机制和注意力权重的计算，将节点特征进行聚合和更新，最后输出预测结果。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中你可能需要根据具体场景进行调整和改进。希望对你有所帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。