GAT

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如何提高GAT在稀疏图中的计算效率？

引言图神经网络〔GNN〕在机器学习、数据挖掘领域取得广泛应用，而其中图注意力网络〔Graph Attention Networks, GAT〕更是以其超强表征本事、灵活性受到研究者青睐，可是，在处理大规模稀疏图时，GAT计算效能却变成制约其应用重点瓶颈，为提高GAT在稀疏图中计算效能，本文将从多个

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引言在图神经网络〔GNN〕中，图注意力机制〔Graph Attention Mechanism, GAT〕作为一种有效模型被广泛应用，可是，在处理大规模稀疏图时，GAT计算效能变成一个根本难题，为提高GAT在稀疏图中计算效能，本文将通过深入探讨、分析，为读者供应实用且高效搞定方案。

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引言近年来，图神经网络〔GNN〕在不少领域中取得显著进展，其中最著名就是图注意力网络〔Graph Attention Network, GAT〕，可是，在处理大规模稀疏图时，GAT计算效能面对诸多挑战，本文旨在探讨如何提高GAT在稀疏图中计算效能，并供应具体改良策略、实践主张。