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原创 | 图注意力神经网络(Graph Attention Networks)综述

图形,由点、线、面和体构成,代表了一种理解抽象概念和表达抽象思想的有效工具。图形语言的优势在于其跨越语言障碍的能力,这种能力和技术大多是人类为了理解世界而发展出来的。计算机科学和人工智能的快速进步,使得理解和学习事物之间的更深层次客观关系变得可能。图神经网络(GNN)的诞生,更加帮助人类通过图形来了解和解决问题。图注意力神经网络(GAT)是一种专为处理图结构数据而设计的特殊神经网络。不同于传统神经网络,GAT在处理输入数据时,会充分考虑数据间的关系,使其在处理图结构数据时能更准确地捕捉到数据间的关联性。GAT的主要优势在于其自动学习节点间关系的能力,无需人工预设。

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“蹭网引发的奇思妙想”中国青年报报道“腾讯T派移动互联网创新创业大赛”获奖作品

只要靠近的微信好友,就会分享朋友的WiFi;几个朋友的流量聚合起来,可以看快速流畅的高清视频;接入公共热点,不需要密码,但绝对安全…… 让这些“蹭网”方式成为现实的,是一个名叫“行云”的“网络流量分享交易平台”。用户把闲置的网络带宽分享给陌生人使用,或者通过带宽聚合技术,将多台移动设备的网络资源聚合到一台,以提高网速。最终的目的是通过流量分享,形成一张WiFi网络,让用户的联网质量更加优质。 想出这个妙招的是清华大学计算机系研究生王寿和他的几位同学。这个名为“行云”的产品在今年的腾讯T派移动

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