graph attention network

时间: 2023-04-30 10:00:40 浏览: 161
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深入理解图注意力机制（Graph Attention Network）

图注意力网络（Graph Attention Network，GAT）是一种用于图神经网络的模型，它使用注意力机制来学习节点之间的关系。GAT可以在节点之间进行信息传递，并且可以对节点进行分类、聚类和预测等任务。它是一种非常有效的图神经网络模型，已经被广泛应用于社交网络、生物信息学、推荐系统等领域。
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这段话是在介绍Inter-Edge Encoder（一种用于图像分类的...矩阵E也可以被称为门控注意力（gated attention，GA）矩阵，因为它可以控制注意力的分配。总之，这段话是在说明矩阵E在Inter-Edge Encoder中的作用和意义。

Compared with homogeneous network-based methods, het- erogeneous network-based treatment is closer to reality, due to the different kinds of entities with various kinds of relations [22– 24]. In recent years, knowledge graph (KG) has been utilized for data integration and federation [11, 17]. It allows the knowledge graph embedding (KGE) model to excel in the link prediction tasks [18, 19]. For example, Dai et al. provided a method using Wasser- stein adversarial autoencoder-based KGE, which can solve the problem of vanishing gradient on the discrete representation and exploit autoencoder to generate high-quality negative samples [20]. The SumGNN model proposed by Yu et al. succeeds in inte- grating external information of KG by combining high-quality fea- tures and multi-channel knowledge of the sub-graph [21]. Lin et al. proposed KGNN to predict DDI only based on triple facts of KG [66]. Although these methods have used KG information, only focusing on the triple facts or simple data fusion can limit performance and inductive capability [69]. Su et al. successively proposed two DDIs prediction methods [55, 56]. The first one is an end-to-end model called KG2ECapsule based on the biomedical knowledge graph (BKG), which can generate high-quality negative samples and make predictions through feature recursively propagating. Another one learns both drug attributes and triple facts based on attention to extract global representation and obtains good performance. However, these methods also have limited ability or ignore the merging of information from multiple perspectives. Apart from the above, the single perspective has many limitations, such as the need to ensure the integrity of related descriptions, just as network-based methods cannot process new nodes [65]. So, the methods only based on network are not inductive, causing limited generalization [69]. However, it can be alleviated by fully using the intrinsic property of the drug seen as local information, such as chemical structure (CS) [40]. And a handful of existing frameworks can effectively integrate multi-information without losing induction [69]. Thus, there is a necessity for us to propose an effective model to fully learn and fuse the local and global infor- mation for improving performance of DDI identification through multiple information complementing.是什么意思

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