前言 介绍一下最近出的U-GAT-IT: Unsupervised Generative Attentional Networks with Adaptive Layer-Instance Normalization Attentional：体现在有权重的特征图，具体做法是根据辅助分类器得到的注意图，通过区分源域和目标域，帮助模型知道在哪里集中转换。 Adaptive Layer-Instance Normalization：引入了自适应的LN和IN的混合归一化层，帮助我们的注意力引导模型在不修改模型架构或超参数的情况下灵活控制形状和纹理的变化量。 模型结构 整个网络是类似cycle-gan的结构，AtoB和BtoA的生成器是一样的，鉴别器也是一样的，所以这里只说一个就可以了。 结语 作者在https://github.com/taki0112/UGATIT/issues/6给出了selfie2anime数据集以及他们的预训练模型，想生成自己的动漫头像，盘起来吧！?
PGL图学习之图神经网络GNN模型GCN、GAT系列六项目链接：一键fork直接跑程序 https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5054122 综上所述，GCN是要为除CV、NLP之外的任务提供一种处理、研究的模型。图卷积的核心思想是利用『边的信息』对『节点信息』进行『聚合』从而生成新的『节点表示』。 这里给出一个简化版本的 GCN 模型，帮助理解PGL框架实现消息传递的流程。 以及多头Attention公式2.2 空间GNN空间GNN（Spatial GNN）：基于邻居聚合的图模型称为空间GNN，例如GCN、GAT等等。 搭建单头GAT的简单例子：要构建一个 gat 层，可以使用我们的预定义pgl.nn.GATConv或只编写一个带有消息传递接口的 gat 层。
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2 GAT并不难懂 和所有的attention mechanism一样，GAT的计算也分为两步走： 2.1 计算注意力系数（attention coefficient） 对于顶点 ? 不同的是GCN利用了拉普拉斯矩阵，GAT利用attention系数。一定程度上而言，GAT会更强，因为 顶点特征之间的相关性被更好地融入到模型中。 3.2 为什么GAT适用于有向图？ 我认为最根本的原因是GAT的运算方式是逐顶点的运算（node-wise），这一点可从公式（1）—公式（3）中很明显地看出。每一次运算都需要循环遍历图上的所有顶点来完成。 3.3为什么GAT适用于inductive任务？ GAT中重要的学习参数是 ? 与 ? ，因为上述的逐顶点运算方式，这两个参数仅与1.1节阐述的顶点特征相关，与图的结构毫无关系。 所以测试任务中改变图的结构，对于GAT影响并不大，只需要改变 ? ，重新计算即可。 与此相反的是，GCN是一种全图的计算方式，一次计算就更新全图的节点特征。
PGL图学习之图神经网络GNN模型GCN、GAT[系列六] 项目链接：一键fork直接跑程序 https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5054122 综上所述，GCN是要为除CV、NLP之外的任务提供一种处理、研究的模型。 图卷积的核心思想是利用『边的信息』对『节点信息』进行『聚合』从而生成新的『节点表示』。 这里给出一个简化版本的 GCN 模型，帮助理解PGL框架实现消息传递的流程。 以及多头Attention公式 2.2 空间GNN 空间GNN（Spatial GNN）：基于邻居聚合的图模型称为空间GNN，例如GCN、GAT等等。 搭建单头GAT的简单例子： 要构建一个 gat 层，可以使用我们的预定义pgl.nn.GATConv或只编写一个带有消息传递接口的 gat 层。
注意模块引导模型基于辅助分类器获得的关注图来关注区分源域和目标域的更重要区域。与先前基于注意力的方法不同，这些方法无法处理域之间的几何变化，模型可以转换需要整体变化的图像和需要大变形的图像。 此外，新的AdaLIN（自适应图层实例标准化）功能可帮助注意力引导模型根据数据集通过学习参数灵活地控制形状和纹理的变化量。 ? 引文 如果发现此代码对研究有用，请引用论文： @misc{kim2019ugatit, title={U-GAT-IT: Unsupervised Generative Attentional
之前有说到有两种主流方法：(1) 把CNN的方法泛化，考虑节点周边的邻居关系进行空间上的卷积，比如 GAT。(2) 利用卷积本质是频域上的滤波这一特性，在频域上操作，比如 GCN。 这部分内容会包括 NN4G，DCNN，DGC，GraphSAGE，MoNET，GAT，GIN。它们主要的区分在聚合方式上的操作不同。 ? 我们先来看下卷积是如何聚合信息的。 这个 u(x, y) 我们也可以定义成别的，让模型能自动学到的权重。 ? GAT 是在 MoNET 上的延续。它邻居之间边的权重 u(x, y) 是模型自动学出来的。 ? GAT 具体的做法是，对于某个节点，它的下一层嵌入是该节点对其邻居做自注意力的结果。这个自注意力得分就是边的距离权重。 ? 过拟合指的是使用复杂模型去拟合少量数据的时候造成的泛化能力变差的情况。它在深度学习模型中是广泛存在的。过平滑则是指在图神经网络消息传递过程中，所有节点的输入特征会收敛到一个和输入无关的子空间的过程。
通过这种方式，GAT可以解决谱图方法存在的问题，同时也能应用于归纳学习和直推学习问题。 GAT模型结构 假设一个图有 ? 个节点，节点的 ? 维特征集合可以表示为 ? 不同模型比较 GAT计算高效。self-attetion层可以在所有边上并行计算，输出特征可以在所有节点上并行计算；不需要特征分解或者其他内存耗费大的矩阵操作。单个head的GAT的时间复杂度为 ? 与GCN不同的是，GAT为同一邻域中的节点分配不同的重要性，提升了模型的性能。 实验设置 直推学习 两层GAT模型，第一层多头注意力 ? ，输出特征维度 ? （共64个特征），激活函数为指数线性单元（ELU）； 第二层单头注意力，计算 ? 个特征（ ? 为分类数），接softmax激活函数； 为了处理小的训练集，模型中大量采用正则化方法，具体为L2正则化； dropout； 归纳学习： 三层GAT模型，前两层多头注意力 ? ，输出特征维度 ?
SGC只有训练集的节点参与到模型训练中且在模型训练过程中不需要获取相邻节点的特征。因此，SGC 在单台机器上的计算和内存效率很高，而且在分布式环境中可以扩展。 因此，DGMLP具有与现有的简化和可扩展GNN模型相同的优点，同时由于其利用节点自适应RF的能力而提供了更好的性能。 基于此，提出利用在所有传播特征上训练的模型预测来指导特征组合过程： 其中JK分支旨在为每个节点创建多尺度特征表示，这有助于注意机制学习权重()。 2.3 模型训练 最后将组合特征HX和标签HY都送入一个MLP，得到如下最终的输出嵌入，并利用交叉损失作为loss函数。 作者所提出的模型在各项任务中均展现出良好的性能。 作者还提供了GAMLP在中国最大的社交媒体集团腾讯的实施和部署。
三、图神经网络的几个经典模型与发展 1 . Graph Attention Networks(GAT)[9] 为了解决GNN聚合邻居节点的时候没有考虑到不同的邻居节点重要性不同的问题，GAT借鉴了Transformer的idea，引入masked 那么GAT的具体效果如何呢？ 到此，我们就介绍完了GNN中最经典的几个模型GCN、GraphSAGE、GAT，接下来我们将针对具体的任务类别来介绍一些流行的GNN模型与方法。 可能是因为Pumed网络较大，在VGAE比GAE模型复杂，所以更难调参。
Stabilize GAT generic associate types 是 Rust 近期最令人兴奋的特性之一，经历了无数次迭代和改进之后，其终于稳定了！！！ 下面推荐一些和 GAT 相关的文章： GAT Stabilize MR: https://github.com/rust-lang/rust/pull/96709#issuecomment-1245350608 GAT issue track: https://github.com/rust-lang/rust/issues/44265 GAT pattern: https://smallcultfollowing.com /babysteps/blog/2022/06/27/many-modes-a-gats-pattern/ GAT 实现 zero cost async trait: https://zhuanlan.zhihu.com /p/463367405 了解一些关于 GAT 的事: https://rustmagazine.github.io/rust_magazine_2021/chapter_5/rust-gat.html
"RequestURL":"http://192.168.1.133:10003/VIID/Persons",
我们在对话线程中使用用户和tweet上的GAT，并结合密集的用户历史表示。 除了在最近发布的19kTwitter用户数据集中取得最新结果，其中30K条贴有标签的推特之外，增加了1000万条未贴有标签的推特作为上下文，我们的结果表明，该模型更有助于解释作者的讽刺意图，而不是预测其他人对讽刺的看法 We use graph attention networks (GAT) over users and tweets in a conversation thread, combined with dense
https://arxiv.org/abs/1710.10903 GAT层 输入 ? N为节点的个数，F为feature的个数，这表示输入为N个节点的每个节点的F个feature 输出 ? GAT.py import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.python.keras import activations constraint=self.kernel_constraint, trainable=True) print('[GAT LAYER]: GAT W & b built.') LAYER]: GAT not training now.")
在这种背景下，GAT(Graph Attention Networks)便被提了出来。 1. GAT GAT是通过堆叠多层graph attentional layer，也就是图注意力层来实现节点的特征变换。 GAT与现有工作的比较 GAT与现有GNN相比，主要解决了以下几个问题： 计算高效：自注意力层的操作可以在所有边上并行化，不需要特征分解或者类似的代价高昂的矩阵操作。 与GCN不同，GAT可以对不同邻居赋予不同的重要性，这大大提升了模型性能。 注意力机制以共享的方式应用于图中的所有边，因此它不依赖于对全局图结构或其所有节点(特性)的前期访问。 因此，使用GAT时，图不需要无向，也可以用作归纳学习。 3. 实验 数据集： 实验分为Transductive learning和Inductive learning。
[库文档]：https://docs.rs/shuttle/0.3.0/shuttle/ GAT 要在 1.65 里稳定！ 尽管如此，GAT 目前仍然有一些 bug 和限制： HKTB 隐含了 'static 要求 带有 GAT 的 Trait 并不对象安全 借用检查不能准确指示 会对 where 子句提出非局部（non-local
Graph Attention Network (GAT) GAT在传播过程引入自注意力（self-attention）机制，每个节点的隐藏状态通过注意其邻居节点来计算。 模型细节如下图所示： [9k3no7yd7p.jpeg] 这一模型结构具有如下特点： 节点-邻居对的计算是可并行化的，因此运算效率很高（和GCN同级别）； 可以处理不同程度的节点，并为其邻居分配相应的权重 GAT在半监督节点分类，链接预测等多项任务上均胜过GCN。 GaAN中的注意力聚合器与GAT中的注意力聚合器的区别在于，GaAN使用键值注意力和点积注意力，而GAT使用全连接层来计算注意力系数。 [o8khnfor0o.jpeg] 在归纳节点分类问题中，GaAN可以优于GAT以及其他具有不同聚合器的GNN模型。 关于本模型的细节，原文没有过多介绍，有待补充。
本篇文章主要通过一个实例介绍如何在DGL中，搭建带有残差结构的多层GAT模型。它是在教程的第六篇GAT模型 基础上进行的延申。 1． 什么是残差结构 残差结构最早源自于ResNet50模型。 4 实例：用带有残差结构的多层GAT模型实现论文分类 在教程三——全连接神经网络与图卷积中介绍过DGL库中有多种数据集。本例就来使用其中的论文数据集——CORA。 具体代码如下： 代码文件：code_30_dglGAT.py（续） class GAT(nn.Module):#定义多层GAT模型 def __init__(self, def getmodel( GAT ): #定义函数实例化模型 #定义模型参数 num_heads = 8 num_layers = 1 num_out_heads = 通过如下两行代码即可将模型结构打印出来： model = getmodel(GAT) print(model)#输出模型 代码运行后输出如下结果： GAT( (gat_layers): ModuleList
感兴趣的读者们欢迎参阅文末链接的模型完整实现。 本质上，GAT 只是将原本的标准化常数替换为使用注意力权重的邻居节点特征聚合函数。 在这里，我们定义一个两层的 GAT 模型： class GAT(nn.Module): def __init__(self, g, in_dim, hidden_dim, out_dim, num_heads 至关重要的是，测试用图在训练过程中对模型完全不可见。这一设定被称为归纳学习。 我们比较了 dgl 实现的 GAT 和 GCN 在 10 次随机训练中的表现。模型的超参数在验证集上进行了优化。 以下我们基于一个 3 层 GAT 模型中不同模型层不同注意力头绘制了直方图。 第一层学到的注意力 ? 第二层学到的注意力 ? 最后一层学到的注意力 ? GAT 模型，敬请期待！
因此，Bengio 团队在三年前提出了图注意力网络(GAT，Graph Attention Network) ，旨在解决 GCN 存在的问题。 GAT 是空间（卷积）GNN 的代表。 由于 CNNs 在计算机视觉领域取得了巨大的成功，研究人员决定将其推广到图形上，因此 GAT 应运而生。 现在，有人用 PyTorch 实现了 GAT 可视化。我们来看看该项目是如何实现的。 ? 注意力可视化 有了一个训练好的 GAT 模型以后，我们就可以将某些节点所学的注意力可视化。节点利用注意力来决定如何聚合周围的节点，如下图所示： ? 这是 Cora 节点中边数最多的节点之一(引用)。 该脚本将： 将 checkpoint* .pth 模型转储到 models/checkpoints/ 将 final* .pth 模型转储到 models/binaries/ 将度量标准保存到中 runs 在 RTX 2080 GPU 上训练 GAT 大约需要 10 秒； 保留 1.5 GB 的 VRAM 内存（PyTorch 的缓存开销，为实际张量分配的内存少得多）； 模型本身只有 365 KB。
GAT层：GAT层的核心是建立可以描述股票间关联关系的模型，Qlib中实现的GAT采用全局自注意力机制，这种方式不需要构建显示的股票关系图，而是对每个节点计算其与其他所有节点的重要性，再加权聚合其他节点的特征 以上为Qlib中实现的基于图注意力网络GAT实现的股票收益预测模型，其在构建图网络的过程中，并没有考虑股票间的显性关系。 构建新闻共现矩阵 我们基于数库科技提供的SmarTag新闻分析数据构建新闻共现矩阵，这个矩阵作为邻阶矩阵传入GAT模型中。 2、我们还引入了图结构中的dropout层，参数为gat_dropout，用于对图注意力中的权重随机dropout，提升模型稳健性。 我们对比了Qlib原始的GAT模型（GAT_baseline）、加入新闻共现的GAT模型(GAT_news_coccurrence)及沪深300指数(CSI300)，结果如下： 两个模型相对沪深300
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