Zeitschriftenartikel zum Thema „Graph attention network (GAT)“
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Wu, Nan, und Chaofan Wang. „Ensemble Graph Attention Networks“. Transactions on Machine Learning and Artificial Intelligence 10, Nr. 3 (12.06.2022): 29–41. http://dx.doi.org/10.14738/tmlai.103.12399.
Der volle Inhalt der QuelleVerma, Atul Kumar, Rahul Saxena, Mahipal Jadeja, Vikrant Bhateja und Jerry Chun-Wei Lin. „Bet-GAT: An Efficient Centrality-Based Graph Attention Model for Semi-Supervised Node Classification“. Applied Sciences 13, Nr. 2 (07.01.2023): 847. http://dx.doi.org/10.3390/app13020847.
Der volle Inhalt der QuelleLu, Shengfu, Jiaming Kang, Jinyu Zhang und Mi Li. „Assessment method of depressive disorder level based on graph attention network“. ITM Web of Conferences 45 (2022): 01039. http://dx.doi.org/10.1051/itmconf/20224501039.
Der volle Inhalt der QuelleXiang, Zhijie, Weijia Gong, Zehui Li, Xue Yang, Jihua Wang und Hong Wang. „Predicting Protein–Protein Interactions via Gated Graph Attention Signed Network“. Biomolecules 11, Nr. 6 (28.05.2021): 799. http://dx.doi.org/10.3390/biom11060799.
Der volle Inhalt der QuelleYuan, Hong, Jing Huang und Jin Li. „Protein-ligand binding affinity prediction model based on graph attention network“. Mathematical Biosciences and Engineering 18, Nr. 6 (2021): 9148–62. http://dx.doi.org/10.3934/mbe.2021451.
Der volle Inhalt der QuelleJing, Weipeng, Xianyang Song, Donglin Di und Houbing Song. „geoGAT: Graph Model Based on Attention Mechanism for Geographic Text Classification“. ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing 20, Nr. 5 (30.09.2021): 1–18. http://dx.doi.org/10.1145/3434239.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Yiwen, Tao Wen und Zhenning Wu. „Motion Artifact Detection Based on Regional–Temporal Graph Attention Network from Head Computed Tomography Images“. Electronics 13, Nr. 4 (10.02.2024): 724. http://dx.doi.org/10.3390/electronics13040724.
Der volle Inhalt der QuelleHuang, Ling, Xing-Xing Liu, Shu-Qiang Huang, Chang-Dong Wang, Wei Tu, Jia-Meng Xie, Shuai Tang und Wendi Xie. „Temporal Hierarchical Graph Attention Network for Traffic Prediction“. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology 12, Nr. 6 (31.12.2021): 1–21. http://dx.doi.org/10.1145/3446430.
Der volle Inhalt der QuelleSong, Kyungwoo, Yohan Jung, Dongjun Kim und Il-Chul Moon. „Implicit Kernel Attention“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 11 (18.05.2021): 9713–21. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i11.17168.
Der volle Inhalt der QuelleZheng, Jing, Ziren Gao, Jingsong Ma, Jie Shen und Kang Zhang. „Deep Graph Convolutional Networks for Accurate Automatic Road Network Selection“. ISPRS International Journal of Geo-Information 10, Nr. 11 (11.11.2021): 768. http://dx.doi.org/10.3390/ijgi10110768.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Tong, und Bojun Liu. „Next basket recommendation based on graph attention network and transformer“. Journal of Physics: Conference Series 2303, Nr. 1 (01.07.2022): 012023. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2303/1/012023.
Der volle Inhalt der QuelleZhu, Taomei, Maria Jesus Lopez Boada und Beatriz Lopez Boada. „Adaptive Graph Attention and Long Short-Term Memory-Based Networks for Traffic Prediction“. Mathematics 12, Nr. 2 (12.01.2024): 255. http://dx.doi.org/10.3390/math12020255.
Der volle Inhalt der QuelleDeng, Xuan, Cheng Zhang, Jian Shi und Zizhao Wu. „PU-GAT: Point cloud upsampling with graph attention network“. Graphical Models 130 (Dezember 2023): 101201. http://dx.doi.org/10.1016/j.gmod.2023.101201.
Der volle Inhalt der QuelleZhao, Yanna, Gaobo Zhang, Changxu Dong, Qi Yuan, Fangzhou Xu und Yuanjie Zheng. „Graph Attention Network with Focal Loss for Seizure Detection on Electroencephalography Signals“. International Journal of Neural Systems 31, Nr. 07 (18.05.2021): 2150027. http://dx.doi.org/10.1142/s0129065721500271.
Der volle Inhalt der QuellePu, S., Y. Song, Y. Chen, Y. Li, J. Zhang, Q. Lin, X. Zhu et al. „HYPERSPECTRAL IMAGE CLASSIFICATION WITH LOCALIZED SPECTRAL FILTERING-BASED GRAPH ATTENTION NETWORK“. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences V-3-2022 (17.05.2022): 155–61. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-annals-v-3-2022-155-2022.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Renping, Shun Li, Enhao Tang, Sen Lan, Yajing Liu, Jing Yang, Shizhen Huang und Hailong Hu. „SH-GAT: Software-hardware co-design for accelerating graph attention networks on FPGA“. Electronic Research Archive 32, Nr. 4 (2024): 2310–22. http://dx.doi.org/10.3934/era.2024105.
Der volle Inhalt der QuelleLin, Yu-Chen, Chia-Hung Wang und Yu-Cheng Lin. „GAT TransPruning: progressive channel pruning strategy combining graph attention network and transformer“. PeerJ Computer Science 10 (23.04.2024): e2012. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.2012.
Der volle Inhalt der QuelleBian, Chen, Xiu-Juan Lei und Fang-Xiang Wu. „GATCDA: Predicting circRNA-Disease Associations Based on Graph Attention Network“. Cancers 13, Nr. 11 (25.05.2021): 2595. http://dx.doi.org/10.3390/cancers13112595.
Der volle Inhalt der QuelleZhao, Mengmeng, Haipeng Peng, Lixiang Li und Yeqing Ren. „Graph Attention Network and Informer for Multivariate Time Series Anomaly Detection“. Sensors 24, Nr. 5 (26.02.2024): 1522. http://dx.doi.org/10.3390/s24051522.
Der volle Inhalt der QuelleTanvir, Raihanul Bari, Md Mezbahul Islam, Masrur Sobhan, Dongsheng Luo und Ananda Mohan Mondal. „MOGAT: A Multi-Omics Integration Framework Using Graph Attention Networks for Cancer Subtype Prediction“. International Journal of Molecular Sciences 25, Nr. 5 (28.02.2024): 2788. http://dx.doi.org/10.3390/ijms25052788.
Der volle Inhalt der QuelleLv, Shaoqing, Jungang Dong, Chichi Wang, Xuanhong Wang und Zhiqiang Bao. „RB-GAT: A Text Classification Model Based on RoBERTa-BiGRU with Graph ATtention Network“. Sensors 24, Nr. 11 (24.05.2024): 3365. http://dx.doi.org/10.3390/s24113365.
Der volle Inhalt der QuelleLei, Zengyu, Caiming Zhang, Yunyang Xu und Xuemei Li. „DR-GAT: Dynamic routing graph attention network for stock recommendation“. Information Sciences 654 (Januar 2024): 119833. http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2023.119833.
Der volle Inhalt der QuelleWan, Qizhi, Changxuan Wan, Keli Xiao, Kun Lu, Chenliang Li, Xiping Liu und Dexi Liu. „Dependency Structure-Enhanced Graph Attention Networks for Event Detection“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 17 (24.03.2024): 19098–106. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i17.29877.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Wu-Lue, Xiao-Ze Chen und Xu-Hua Yang. „Semisupervised Classification with High-Order Graph Learning Attention Neural Network“. Mathematical Problems in Engineering 2021 (07.12.2021): 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2021/3911137.
Der volle Inhalt der QuelleCai, Fengze, Qiang Hu, Renjie Zhou und Neal Xiong. „REEGAT: RoBERTa Entity Embedding and Graph Attention Networks Enhanced Sentence Representation for Relation Extraction“. Electronics 12, Nr. 11 (27.05.2023): 2429. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12112429.
Der volle Inhalt der QuelleCui, Wei, Xin He, Meng Yao, Ziwei Wang, Yuanjie Hao, Jie Li, Weijie Wu et al. „Knowledge and Spatial Pyramid Distance-Based Gated Graph Attention Network for Remote Sensing Semantic Segmentation“. Remote Sensing 13, Nr. 7 (30.03.2021): 1312. http://dx.doi.org/10.3390/rs13071312.
Der volle Inhalt der QuelleCao, Hailin, Wang Zhu, Wenjuan Feng und Jin Fan. „Robust Beamforming Based on Graph Attention Networks for IRS-Assisted Satellite IoT Communications“. Entropy 24, Nr. 3 (24.02.2022): 326. http://dx.doi.org/10.3390/e24030326.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Xiaohui, Hailong Ma und Miao Wang. „Research on Rumor Detection Based on a Graph Attention Network With Temporal Features“. International Journal of Data Warehousing and Mining 19, Nr. 2 (02.03.2023): 1–17. http://dx.doi.org/10.4018/ijdwm.319342.
Der volle Inhalt der QuelleCao, Ruifen, Chuan He, Pijing Wei, Yansen Su, Junfeng Xia und Chunhou Zheng. „Prediction of circRNA-Disease Associations Based on the Combination of Multi-Head Graph Attention Network and Graph Convolutional Network“. Biomolecules 12, Nr. 7 (02.07.2022): 932. http://dx.doi.org/10.3390/biom12070932.
Der volle Inhalt der QuelleYağci, Mehmet Yavuz, und Muhammed Ali Aydin. „EA-GAT: Event aware graph attention network on cyber-physical systems“. Computers in Industry 159-160 (August 2024): 104097. http://dx.doi.org/10.1016/j.compind.2024.104097.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Yuhang, Yaoqun Xu und Yu Zhang. „A Graph Neural Network Node Classification Application Model with Enhanced Node Association“. Applied Sciences 13, Nr. 12 (15.06.2023): 7150. http://dx.doi.org/10.3390/app13127150.
Der volle Inhalt der QuelleYe, Haonan, und Xiao Luo. „Cascading Failure Analysis on Shanghai Metro Networks: An Improved Coupled Map Lattices Model Based on Graph Attention Networks“. International Journal of Environmental Research and Public Health 19, Nr. 1 (25.12.2021): 204. http://dx.doi.org/10.3390/ijerph19010204.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Yansheng, Ruixian Chen, Yongjun Zhang, Mi Zhang und Ling Chen. „Multi-Label Remote Sensing Image Scene Classification by Combining a Convolutional Neural Network and a Graph Neural Network“. Remote Sensing 12, Nr. 23 (07.12.2020): 4003. http://dx.doi.org/10.3390/rs12234003.
Der volle Inhalt der QuelleMu, Jichong, Jihong Ouyang, Yachen Yao und Zongxiao Ren. „Span-Prototype Graph Based on Graph Attention Network for Nested Named Entity Recognition“. Electronics 12, Nr. 23 (23.11.2023): 4753. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12234753.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Xiaohui, Hailong Ma und Miao Wang. „Rumor Detection with Bidirectional Graph Attention Networks“. Security and Communication Networks 2022 (18.01.2022): 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2022/4840997.
Der volle Inhalt der QuelleJi, Cunmei, Zhihao Liu, Yutian Wang, Jiancheng Ni und Chunhou Zheng. „GATNNCDA: A Method Based on Graph Attention Network and Multi-Layer Neural Network for Predicting circRNA-Disease Associations“. International Journal of Molecular Sciences 22, Nr. 16 (07.08.2021): 8505. http://dx.doi.org/10.3390/ijms22168505.
Der volle Inhalt der QuelleBaul, Sudipto, Khandakar Tanvir Ahmed, Joseph Filipek und Wei Zhang. „omicsGAT: Graph Attention Network for Cancer Subtype Analyses“. International Journal of Molecular Sciences 23, Nr. 18 (06.09.2022): 10220. http://dx.doi.org/10.3390/ijms231810220.
Der volle Inhalt der QuelleWu, Xingping, Qiheng Yuan, Chunlei Zhou, Xiang Chen, Donghai Xuan und Jinwei Song. „Carbon emissions forecasting based on temporal graph transformer-based attentional neural network“. Journal of Computational Methods in Sciences and Engineering 24, Nr. 3 (17.06.2024): 1405–21. http://dx.doi.org/10.3233/jcm-247139.
Der volle Inhalt der QuelleAlothali, Eiman, Motamen Salih, Kadhim Hayawi und Hany Alashwal. „Bot-MGAT: A Transfer Learning Model Based on a Multi-View Graph Attention Network to Detect Social Bots“. Applied Sciences 12, Nr. 16 (13.08.2022): 8117. http://dx.doi.org/10.3390/app12168117.
Der volle Inhalt der QuelleWei, Pengfei, Bi Zeng und Wenxiong Liao. „Joint intent detection and slot filling with wheel-graph attention networks“. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems 42, Nr. 3 (02.02.2022): 2409–20. http://dx.doi.org/10.3233/jifs-211674.
Der volle Inhalt der QuelleZhao, Mingxiu, Jing Zhang, Qin Li, Junzheng Yang, Estevao Siga und Tianchi Zhang. „GAT-ABiGRU Based Prediction Model for AUV Trajectory“. Applied Sciences 14, Nr. 10 (15.05.2024): 4184. http://dx.doi.org/10.3390/app14104184.
Der volle Inhalt der QuelleUmair, Muhammad, Iftikhar Alam, Atif Khan, Inayat Khan, Niamat Ullah und Mohammad Yusuf Momand. „N-GPETS: Neural Attention Graph-Based Pretrained Statistical Model for Extractive Text Summarization“. Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (22.11.2022): 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2022/6241373.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Yang, Weibing Wan, Jimi Hu, Yuxuan Wang und Bo Huang. „Complex Causal Extraction of Fusion of Entity Location Sensing and Graph Attention Networks“. Information 13, Nr. 8 (31.07.2022): 364. http://dx.doi.org/10.3390/info13080364.
Der volle Inhalt der QuelleZhou, Hang, Weikun Wang, Jiayun Jin, Zengwei Zheng und Binbin Zhou. „Graph Neural Network for Protein–Protein Interaction Prediction: A Comparative Study“. Molecules 27, Nr. 18 (19.09.2022): 6135. http://dx.doi.org/10.3390/molecules27186135.
Der volle Inhalt der QuelleShao, Yingzhao, Yunsong Li, Li Li, Yuanle Wang, Yuchen Yang, Yueli Ding, Mingming Zhang, Yang Liu und Xiangqiang Gao. „RANet: Relationship Attention for Hyperspectral Anomaly Detection“. Remote Sensing 15, Nr. 23 (30.11.2023): 5570. http://dx.doi.org/10.3390/rs15235570.
Der volle Inhalt der QuelleGao, Yunmeng, Liang Zhao, Jin Du und Junnan Wang. „Spatial-temporal Traffic Flow Prediction Model Based on the GAT and BiGRU“. Journal of Physics: Conference Series 2589, Nr. 1 (01.09.2023): 012024. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2589/1/012024.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Dawei, Qing Liu, Liehuang Zhu, Zhonghua Tan, Feng Gao und Jian Zhao. „GCNRDM: A Social Network Rumor Detection Method Based on Graph Convolutional Network in Mobile Computing“. Wireless Communications and Mobile Computing 2021 (08.10.2021): 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2021/1690669.
Der volle Inhalt der QuellePeng, Feifei, Wei Lu, Wenxia Tan, Kunlun Qi, Xiaokang Zhang und Quansheng Zhu. „Multi-Output Network Combining GNN and CNN for Remote Sensing Scene Classification“. Remote Sensing 14, Nr. 6 (18.03.2022): 1478. http://dx.doi.org/10.3390/rs14061478.
Der volle Inhalt der QuelleCui, Wei, Yuanjie Hao, Xing Xu, Zhanyun Feng, Huilin Zhao, Cong Xia und Jin Wang. „Remote Sensing Scene Graph and Knowledge Graph Matching with Parallel Walking Algorithm“. Remote Sensing 14, Nr. 19 (29.09.2022): 4872. http://dx.doi.org/10.3390/rs14194872.
Der volle Inhalt der QuelleZhan, Huixin, Kun Zhang, Keyi Lu und Victor S. Sheng. „Measuring the Privacy Leakage via Graph Reconstruction Attacks on Simplicial Neural Networks (Student Abstract)“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 13 (26.06.2023): 16380–81. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i13.27050.
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