展开

关键词

首页关键词gat模型

gat模型

相关内容

智能钛弹性模型服务

智能钛弹性模型服务

智能钛弹性模型服务(TI-EMS)是具备虚拟化异构算力和弹性扩缩容能力的在线推理平台,能够帮助客户解决模型部署复杂、资源浪费、手工扩展资源效率低下的问题。
  • 学界 | Bengio等人提出图注意网络架构GAT,可处理复杂结构图

    选自arXiv机器之心编译参与:刘晓坤、李泽南近日,Bengio 团队提出了基于近邻节点注意机制的网络架构 GAT,可用于处理复杂、不规则结构的计算图,并在三种困难的基准测试中得到了业内最佳水平,研究人员称该模型有望在未来处理任意不规则结构图这种注意架构有多重性质:(1)运算高效,因为临近节点对可并行;(2)可以通过对近邻节点指定任意的权重应用于不同 degree 的图节点;(3)该模型可以直接应用于归纳学习问题中,其中包括了需要将模型泛化到此前未见的图的任务我们的 GAT 模型在三种公认的直推和归纳图基准测试中取得了当前最佳的结果:Cora 和 Citeseer 引用神经网络数据集和一个蛋白质与蛋白质相互作用的数据集(其中的测试图在训练过程中完全不可见)。GAT 的架构?图 1. 左方:GAT 模型中应用的注意机制 a(W~hi ,W~hj ),通过一个权重向量参数化~a ∈ R^2F。在 Cora 数据集上对一个预训练的 GAT 模型的第一个隐藏层的计算特征表示的 t-SNE 图。节点颜色表示类别。
    来自:
    浏览:560
  • 智能钛弹性模型服务

    产品概述,产品优势,应用场景,常见问题,词汇表,使用流程,创建模型服务配置,控制台说明,概览,创建模型服务配置,模型运行环境,管理模型服务配置,运行 TensorFlow 镜像模型批处理任务,调用 TensorRT镜像模型服务,简介,API 概览,请求结构,公共参数,签名方法 v3,签名方法,返回结果,更新历史,描述服务配置,描述服务运行环境,删除服务配置,创建服务配置,更新服务,描述服务,删除服务,创建服务,日志分析,联系我们,API 文档,产品简介,产品概述,产品优势,应用场景,常见问题,词汇表,快速入门,使用流程,创建模型服务配置,操作指南,模型服务,控制台说明,概览,创建模型服务配置,模型运行环境,管理模型服务配置,最佳实践,运行 TensorFlow 镜像模型批处理任务,调用 TensorRT 镜像模型服务,简介,API 概览,调用方式,请求结构,公共参数,签名方法 v3,签名方法,返回结果,更新历史,配置管理相关接口,模型仓库,模型优化,更新资源组的伸缩组,启用资源组的伸缩组,停用资源组的伸缩组,查询资源组的伸缩组信息,查询伸缩组活动,获取资源组列表,删除资源组的伸缩组,删除资源组,删除节点,创建资源组的伸缩组,监控与告警
    来自:
  • 广告
    关闭

    2021 V+全真互联网全球创新创业挑战赛

    百万资源,六大权益,启动全球招募

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到
  • 图深度学习入门教程(七)——残差多层图注意力模型

    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。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, num_layers,#层数 in_dim(g, h).flatten(1) #输出层 logits = self.gat_layers(g, h).mean(1) return logitsdef 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 =1 heads = ( * num_layers) + #实例化模型 model = GAT(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(
    来自:
    浏览:569
  • 【图神经网络】向往的GAT(图注意力模型)

    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。
    来自:
    浏览:2403
  • 【一文读懂Bengio研究组最新论文】图谱注意力网络GAT,以图谱做输入做深度学习

    作者:邓侃编辑:闻菲【新智元导读】Yoshua Bengio 团队日前提出了一种名叫图谱注意力网络(Graph Attention Network,GAT)的新型神经网络架构,探讨将图谱(Graph)作为输入的情况下如何用深度学习完成分类上图左边展示了GAT模型中使用的注意力机制 a(W h_{i}, W h_{j} ),通过一个权重向量参数化~a ∈ R^2F。然后,用这些训练数据,训练深度学习模型,用于估算如下公式中的两项参数——邻边的权重函数 α_{i, j} 的参数,以及向量转换矩阵 W 的参数。这样,我们一次性解决了 spectral-based 图谱神经网络的几个关键挑战,并且我们的模型能够轻松适用于归纳和直推问题。我们的GAT模型已经在三个公认的直推和归纳图基准上获得了最先进的结果,这三个数据集分别是:Cora和Citeseer引文网络数据集,以及一个蛋白质相互作用数据集(其中测试图在训练过程中完全不可见)。
    来自:
    浏览:870
  • 智能钛工业 AI 平台

    本平台提供了包含数据工厂、内置通用/行业算法库、模型迭代训练引擎、基于题库测试的模型评估引擎、多版本模型对比分析、模型微服务管理和部署、硬件资源优化调度与管理等全栈 AI 能力。
    来自:
  • 专栏 | 深入理解图注意力机制

    图注意力模型 GAT 用注意力机制替代了图卷积中固定的标准化操作。以下图和公式定义了如何对第 l 层节点特征做更新得到第 l+1 层节点特征:?图 1:图注意力网络示意图和更新公式。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?
    来自:
    浏览:649
  • 图神经网络入门(三)GAT图注意力网络

    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: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; 可以很容易地应用于归纳学习(inductiveGAT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。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。
    来自:
    浏览:684
  • 智能钛机器学习平台

    智能钛机器学习平台是为 AI 工程师打造的一站式机器学习服务平台,为用户提供从数据预处理、模型构建、模型训练、模型评估到模型服务的全流程开发支持。
    来自:
  • 消息队列 CMQ 版

    消息队列 CMQ 版(TDMQ CMQ 版)是一种分布式消息队列服务,它能够提供可靠的,基于消息的异步通信机制,能够将分布式部署的不同应用(或同一应用的不同组件)中的信息传递,存储在可靠有效的 CMQ 队列中,防止消息丢失。TDMQ CMQ 版支持多进程同时读写,收发互不干扰,无需各应用或组件始终处于运行状态。
    来自:
  • 高级威胁检测系统

    腾讯云高级威胁检测系统(Network Traffic Analysis System,NTA)通过镜像方式采集企业网络边界流量,结合腾讯多年积累的海量安全数据,运用数据模型、安全模型、感知算法模型识别网络攻击及高级威胁
    来自:
  • 定制建模

    定制建模(Anti Fraud Customized,AFC)是天御专家团队针对客户专属场景的一对一定制化模型服务。通过腾讯云的人工智能和机器学习能力,深度结合业务方独有数据、专属场景和特有客群,大幅提升模型区分度,精准识别各类欺诈风险。
    来自:
  • 智能钛机器学习

    它能够对各种数据源、组件、算法、模型和评估模块进行组合,使得算法工程师和数据科学家在其之上能够方便地进行模型训练、评估和预测……
    来自:
  • 腾讯云释义

    腾讯云释义(Tencent Explanation)是一款针对图片/文档中的文本进行内容解析的便捷工具,支持标注后训练业务专属模型,提供文件上传到解析结果输出的端到端服务;集成了OCR/文本分类/实体抽取/情感识别等多项NLP能力,并具备简单的模型自训练功能,是你在日常处理文档工作中可靠的AI辅助工具。
    来自:
  • 性能提升19倍,DGL重大更新支持亿级规模图神经网络训练

    我们首先在主流的数据集上测试了GCN和GAT模型的性能,所有的实验使用了模型论文中的参数设定。从表中可见,即将发布的DGL v0.3在性能上有显著提升,尤其在GAT模型上,训练速度提升了19倍,而这都是因为使用了消息融合技术。我们首先固定图的密度(0.0008),通过调节图的节点数来观察GCN和GAT的训练速度。从图中可见,DGL可以在多达50万节点的图上训练GCN模型,比PyG的最大容量高出一倍。对GCN和GAT模型,相较PyG,DGL可以支持8倍多的边,并且训练快7.5倍。?我们还在一个中等大小的图上(3.2万节点,密度0.0008)通过调节隐含层的大小来观察训练速度。对于GCN模型,尽管PyG能够支1024个隐含单元,但其训练速度比DGL慢了4倍。对于GAT模型,PyG最多只能支持32个隐含单元,而DGL可以支持到256个。
    来自:
    浏览:429
  • 物联网智能视频服务(消费版)

    产品概述,应用场景,购买指南,一般性问题,设备接入准备,消息队列,云日志,固件升级,物模型,功能组件,设备访问权限管理,消息队列,固件升级,物模型,概述,系统模块,物模型模块,音视频传输及对讲模块,AP,查询自定义物模型数据类型,删除产品,删除产品转发消息配置,创建产品,获取物模型历史版本列表,获取物模型定义,删除自定义物模型数据类型,定义的物模型提交,创建自定义物模型数据类型,生成设备物模型源代码,,查看AI模型资源包,查看AI推理结果推送配置,用户AI模型申请记录,创建COS上传密钥,发起AI推理请求,取消AI模型申请,申请AI模型,产品动态,AI 模块,AI 数据模型,设备唤醒,设置数据转发状态获取物模型历史版本列表,获取物模型定义,删除自定义物模型数据类型,定义的物模型提交,创建自定义物模型数据类型,生成设备物模型源代码,OTA固件管理相关接口,接收上传到控制台的固件版本信息,设备固件升级,,更新AI推理结果推送配置,上报活跃设备,拉取AI模型列表,查看AI模型资源包,查看AI推理结果推送配置,用户AI模型申请记录,创建COS上传密钥,发起AI推理请求,取消AI模型申请,申请AI模型,产品动态
    来自:
  • 语音识别

    服务等级协议,词汇表,实时语音识别,实时语音识别,功能相关,API 与 SDK 相关,其他相关,一句话识别,一句话识别,录音文件识别结果查询,录音文件识别请求,数据结构,录音文件识别,录音文件识别,自学习模型,更新热词表,获取热词表,删除热词表,创建热词表,设置热词表状态,列举热词表,下载热词表,识别效果问题排查,产品动态,TRTC 接入实时语音识别,访问管理概述,可授权资源类型,授权策略语法,查询自学习模型列表,修改自学习模型状态,更新自学习模型,下载自学习模型语料,删除自学习模型,创建自学习模型,实时语音识别(websocket),新手常见问题,新手指引,语音流异步识别任务列表,语音流异步识别任务创建,录音文件识别极速版实时语音识别,实时语音识别相关接口,常见问题,功能相关,API 与 SDK 相关,其他相关,一句话识别,一句话识别,录音文件识别结果查询,录音文件识别请求,数据结构,录音文件识别,录音文件识别,自学习模型,修改自学习模型状态,更新自学习模型,下载自学习模型语料,删除自学习模型,创建自学习模型,实时语音识别(websocket),新手常见问题,新手指引,语音流异步识别相关接口,语音流异步识别任务列表,语音流异步识别任务创建
    来自:
  • 智能钛机器学习平台

    应用场景,产品概述,客户价值,Tensorflow,Spark,PySpark,关联规则,异常检测,回归算法,推荐算法,时间序列,聚类算法,分类算法,自然语言处理,计算机视觉,数据预处理,可视化,模型评估用 Sklearn 实现科比投篮预测,花朵图像分类,词汇表,图算法,乳腺癌预测,文本情感分类,花朵目标检测,工具菜单说明,特征转换,特征选择,自动建模(AutoML),数据转换,数据源,统计分析,主题模型,数据上传与下载,Pytorch 分布式训练任务,使用文件系统提交训练任务,使用 Tensorboard 查看训练模型,配额限制,设置内核,关于 TI-ONE 平台正式上线上海地域服务的公告,请求结构,,使用 Notebook 构建模型,使用 TI SDK 构建模型,Notebook 简介,创建实例,管理实例,使用内置案例,查看日志,TI SDK 简介,使用 SDK,查看日志与监控,可视化建模简介,使用内置案例,使用 Notebook 构建模型,使用 TI SDK 构建模型,Notebook 简介,创建实例,管理实例,使用内置案例,查看日志,TI SDK 简介,使用 SDK,查看日志与监控,可视化建模简介,使用内置案例
    来自:
  • 风控平台

    打通数据采集、数据清洗、特征加工、规则模型、顶层场景的各个模块,从而形成符合实际风控场景的端到端服务平台。
    来自:

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券