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- 摘要
- 引言
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在图神经网络（GNN）中引入自注意力机制（self-attention）可以实现图表示学习的最先进（state-of-the-ar）性能。 然而自注意力机制仅在两个相互连接的节点之间进行计算，且图表示仅取决于两个相互连接节点。 自注意力机制缺点为： 这种注意力计算不能考虑提供了图结构上下文信息的多跳邻居（跳数大于等于2的邻居）对节点表示学习的影响。 这篇论文提出了用于图表示学习的基于直接多跳注意力机制的图神经网络（DAGN），这是将多跳邻接的上下文信息融入注意力值计算的方法，可在每一层进行远程交互。 DAGN将注意力分值从相邻节点扩展到非相邻节点（多跳邻居），增加每个消息传递层的感受野。与以前的方法不同，DAGN在注意力分值时采用扩散优先(diffusion prior)的方法，可有效地计算...
图注意力网络（Graph Attention Network，GAT）等相关模型将注意机制应用于图神经网络。它们根据某条边直接连接的节点计算注意力分数，使得模型能够根据它们的注意力分数处理边上的消息，注意力分数可理解为是一种权重。 然而，这种仅计算某条边连接的节点的注意力意味着一个节点可以只关注它的近邻（一跳邻居，即直连邻居）来计算它的下一层表示， 即单个消息传递层的感受野仅限于单跳图结构。虽然叠加多个图注意力网络层可以扩大对多跳邻居的感受野，学习非单跳邻居的相互作用，但这些深层图注意力网络通常存在过度平滑问题。此外，单个GAT层中的边注意力权重仅基于节点表示本身，不依赖于图结构的邻域上下文。总之，单跳注意机制限制了它们探索图结构信息与注意力权重之间相关性的能力。以前的工作（Xu et al...
DAGN体系结构
DAGN建立在GNN的基础上，同时融合了图注意力机制和扩散技术（Graph Attention and Diffusion technique）的优势，DAGN的核心是多跳注意力扩散（Multi-hop Attention Diffusion）。DAGN体系结构如下图所示。 每个DAGN块均由注意力计算组件，注意力扩散组件，两个层归一化组件，前馈层组件和2个残余连接组件组成。DAGN块可以堆叠以构成一个深度模型。在下图右边子图，展示的是通过注意力分散过程实现了与上下文有关的注意力。其中v i ， v j ， v p ， v q ∈ V v_i，v_j，v_p，v_q∈V vi?，vj?，vp?，vq?∈V是图中的节点。
多跳注意力扩散
我们首先介绍注意力扩散，它作用于DAGN每一层的注意力分数。扩散操作算子的输入是一组三元组( v i ， r k ， v j ) (v_i，r_k，v_j) (vi?，rk?，vj?)，其中v i ， v j v_i，v_j vi?，vj?为节点i i i和节点j j j，r k r_k rk?为节点i i i和节点j j j之间边类型。 DAGN首先计算所有边上的注意力得分，然后注意力扩散模块通过扩散过程，基于边注意力分数计算未被边直接连接的节点对之间的注意力值。
2021年8月18日 · 上一篇： Keven_11的博客：C++题解：子矩阵求和. 下一篇：没有了. 广告. 更多<<. ????目录 题目? 题解 题目? ?1000ms ?65536K 蒜厂在北京和上海两个城市各有一间办公室。. 该公司最近新招募了?2N?名员工小蒜负责把这?2N2N?名员工分配到北京和上海各?N?名。. 于是小蒜调查 ...
2019年11月14日 · 科克是IBM60年代推出的晶体管大型计算机，也是世界上第一个"超级计算机"型号STRETCH的技术负责人。 这个“超级计算机”包含15万只晶体管，其速度比IBM上一个主流计算机型号IBM704快75倍。 STRETCH首创的灵活的寻址技术、指令提前执行 (即流水线技术)、差错校正码ECC等至今仍被广泛使用着。 Stretch共生产了8台，被研制出了世界上第一 颗原子弹的著名的原子能研究中心洛斯阿拉莫斯国家实验室等机构所采用。 上一篇： 理查德·卡普——发明“分支界限法”的三栖学者. 下一篇： 专为中国人编程的计算机语言，“易语言”之父吴涛. 广告.
SOAR是一个通用的问题求解程序，具有从经验中学习的功能，即能够记住自己是如何解决问题的，并把这种经验和知识用于以后的问题求解过程之中，所以和人类的智能更加接近。 SOAR已被前述CMU的EDRC用于检索设计中的学习行为和灵活搜索行为。 纽厄尔也有许多著作问世。 ※图为艾伦·纽厄尔. 1、与西蒙合著的有： （1）《逻辑理论机：复杂的信息处理系统》 (The logic Theory Machine：A Complex Information Processing System，RAND，1956) （2）《人怎样解题》 (Human Problem Solving，Prentice—Hall，1972)
2021年7月18日 · 1、总体特性. 湿度范围0%-100%，误差2%；温度范围-40℃-85℃，误差0.2℃. 睡眠功耗50nA. 平均功耗（1s采样1次）：仅测量湿度，11位输出，300nA；测量温度和湿度，550nA. 供电范围1.62V-3.6V. 采样速率：5Hz、2Hz、1Hz、0.2Hz、0.1Hz、1/60Hz、1/120Hz可设置. 湿度输出可配置为9bit、11bit、14bit；温度输出可配置为11bit、14bit. I2C接口. 2、引脚以及封装. DSBGA (6-bump) ???1.5 mm x 1.5 mm x 0.675 mm. I2C地址，根据设计可选，ADDR接到地为0x40，接VCC为0x41。 3、设备工作模式. 睡眠模式和测量模式.
所以，不如使用 hooks 来封装这部分逻辑，来实现一个 useLoading hook。. 在写这个 hook 之前，我们要先理清楚这个 hook 的入参和出参。. 我们希望这个 hook 有这样的效果，我们传入一个请求的函数，得到这个函数是否在 loading，以及一个包装后的请求函数。. 代码如下 ...
