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Wu, Nan, et Chaofan Wang. « Ensemble Graph Attention Networks ». Transactions on Machine Learning and Artificial Intelligence 10, no 3 (12 juin 2022) : 29–41. http://dx.doi.org/10.14738/tmlai.103.12399.
Texte intégralVerma, Atul Kumar, Rahul Saxena, Mahipal Jadeja, Vikrant Bhateja et Jerry Chun-Wei Lin. « Bet-GAT : An Efficient Centrality-Based Graph Attention Model for Semi-Supervised Node Classification ». Applied Sciences 13, no 2 (7 janvier 2023) : 847. http://dx.doi.org/10.3390/app13020847.
Texte intégralLu, Shengfu, Jiaming Kang, Jinyu Zhang et 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.
Texte intégralXiang, Zhijie, Weijia Gong, Zehui Li, Xue Yang, Jihua Wang et Hong Wang. « Predicting Protein–Protein Interactions via Gated Graph Attention Signed Network ». Biomolecules 11, no 6 (28 mai 2021) : 799. http://dx.doi.org/10.3390/biom11060799.
Texte intégralYuan, Hong, Jing Huang et Jin Li. « Protein-ligand binding affinity prediction model based on graph attention network ». Mathematical Biosciences and Engineering 18, no 6 (2021) : 9148–62. http://dx.doi.org/10.3934/mbe.2021451.
Texte intégralJing, Weipeng, Xianyang Song, Donglin Di et Houbing Song. « geoGAT : Graph Model Based on Attention Mechanism for Geographic Text Classification ». ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing 20, no 5 (30 septembre 2021) : 1–18. http://dx.doi.org/10.1145/3434239.
Texte intégralLiu, Yiwen, Tao Wen et Zhenning Wu. « Motion Artifact Detection Based on Regional–Temporal Graph Attention Network from Head Computed Tomography Images ». Electronics 13, no 4 (10 février 2024) : 724. http://dx.doi.org/10.3390/electronics13040724.
Texte intégralHuang, Ling, Xing-Xing Liu, Shu-Qiang Huang, Chang-Dong Wang, Wei Tu, Jia-Meng Xie, Shuai Tang et Wendi Xie. « Temporal Hierarchical Graph Attention Network for Traffic Prediction ». ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology 12, no 6 (31 décembre 2021) : 1–21. http://dx.doi.org/10.1145/3446430.
Texte intégralSong, Kyungwoo, Yohan Jung, Dongjun Kim et Il-Chul Moon. « Implicit Kernel Attention ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 11 (18 mai 2021) : 9713–21. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i11.17168.
Texte intégralZheng, Jing, Ziren Gao, Jingsong Ma, Jie Shen et Kang Zhang. « Deep Graph Convolutional Networks for Accurate Automatic Road Network Selection ». ISPRS International Journal of Geo-Information 10, no 11 (11 novembre 2021) : 768. http://dx.doi.org/10.3390/ijgi10110768.
Texte intégralLiu, Tong, et Bojun Liu. « Next basket recommendation based on graph attention network and transformer ». Journal of Physics : Conference Series 2303, no 1 (1 juillet 2022) : 012023. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2303/1/012023.
Texte intégralZhu, Taomei, Maria Jesus Lopez Boada et Beatriz Lopez Boada. « Adaptive Graph Attention and Long Short-Term Memory-Based Networks for Traffic Prediction ». Mathematics 12, no 2 (12 janvier 2024) : 255. http://dx.doi.org/10.3390/math12020255.
Texte intégralDeng, Xuan, Cheng Zhang, Jian Shi et Zizhao Wu. « PU-GAT : Point cloud upsampling with graph attention network ». Graphical Models 130 (décembre 2023) : 101201. http://dx.doi.org/10.1016/j.gmod.2023.101201.
Texte intégralZhao, Yanna, Gaobo Zhang, Changxu Dong, Qi Yuan, Fangzhou Xu et Yuanjie Zheng. « Graph Attention Network with Focal Loss for Seizure Detection on Electroencephalography Signals ». International Journal of Neural Systems 31, no 07 (18 mai 2021) : 2150027. http://dx.doi.org/10.1142/s0129065721500271.
Texte intégralPu, 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 mai 2022) : 155–61. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-annals-v-3-2022-155-2022.
Texte intégralWang, Renping, Shun Li, Enhao Tang, Sen Lan, Yajing Liu, Jing Yang, Shizhen Huang et Hailong Hu. « SH-GAT : Software-hardware co-design for accelerating graph attention networks on FPGA ». Electronic Research Archive 32, no 4 (2024) : 2310–22. http://dx.doi.org/10.3934/era.2024105.
Texte intégralLin, Yu-Chen, Chia-Hung Wang et Yu-Cheng Lin. « GAT TransPruning : progressive channel pruning strategy combining graph attention network and transformer ». PeerJ Computer Science 10 (23 avril 2024) : e2012. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.2012.
Texte intégralBian, Chen, Xiu-Juan Lei et Fang-Xiang Wu. « GATCDA : Predicting circRNA-Disease Associations Based on Graph Attention Network ». Cancers 13, no 11 (25 mai 2021) : 2595. http://dx.doi.org/10.3390/cancers13112595.
Texte intégralZhao, Mengmeng, Haipeng Peng, Lixiang Li et Yeqing Ren. « Graph Attention Network and Informer for Multivariate Time Series Anomaly Detection ». Sensors 24, no 5 (26 février 2024) : 1522. http://dx.doi.org/10.3390/s24051522.
Texte intégralTanvir, Raihanul Bari, Md Mezbahul Islam, Masrur Sobhan, Dongsheng Luo et Ananda Mohan Mondal. « MOGAT : A Multi-Omics Integration Framework Using Graph Attention Networks for Cancer Subtype Prediction ». International Journal of Molecular Sciences 25, no 5 (28 février 2024) : 2788. http://dx.doi.org/10.3390/ijms25052788.
Texte intégralLv, Shaoqing, Jungang Dong, Chichi Wang, Xuanhong Wang et Zhiqiang Bao. « RB-GAT : A Text Classification Model Based on RoBERTa-BiGRU with Graph ATtention Network ». Sensors 24, no 11 (24 mai 2024) : 3365. http://dx.doi.org/10.3390/s24113365.
Texte intégralLei, Zengyu, Caiming Zhang, Yunyang Xu et Xuemei Li. « DR-GAT : Dynamic routing graph attention network for stock recommendation ». Information Sciences 654 (janvier 2024) : 119833. http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2023.119833.
Texte intégralWan, Qizhi, Changxuan Wan, Keli Xiao, Kun Lu, Chenliang Li, Xiping Liu et Dexi Liu. « Dependency Structure-Enhanced Graph Attention Networks for Event Detection ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 17 (24 mars 2024) : 19098–106. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i17.29877.
Texte intégralYang, Wu-Lue, Xiao-Ze Chen et Xu-Hua Yang. « Semisupervised Classification with High-Order Graph Learning Attention Neural Network ». Mathematical Problems in Engineering 2021 (7 décembre 2021) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2021/3911137.
Texte intégralCai, Fengze, Qiang Hu, Renjie Zhou et Neal Xiong. « REEGAT : RoBERTa Entity Embedding and Graph Attention Networks Enhanced Sentence Representation for Relation Extraction ». Electronics 12, no 11 (27 mai 2023) : 2429. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12112429.
Texte intégralCui, 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, no 7 (30 mars 2021) : 1312. http://dx.doi.org/10.3390/rs13071312.
Texte intégralCao, Hailin, Wang Zhu, Wenjuan Feng et Jin Fan. « Robust Beamforming Based on Graph Attention Networks for IRS-Assisted Satellite IoT Communications ». Entropy 24, no 3 (24 février 2022) : 326. http://dx.doi.org/10.3390/e24030326.
Texte intégralYang, Xiaohui, Hailong Ma et Miao Wang. « Research on Rumor Detection Based on a Graph Attention Network With Temporal Features ». International Journal of Data Warehousing and Mining 19, no 2 (2 mars 2023) : 1–17. http://dx.doi.org/10.4018/ijdwm.319342.
Texte intégralCao, Ruifen, Chuan He, Pijing Wei, Yansen Su, Junfeng Xia et Chunhou Zheng. « Prediction of circRNA-Disease Associations Based on the Combination of Multi-Head Graph Attention Network and Graph Convolutional Network ». Biomolecules 12, no 7 (2 juillet 2022) : 932. http://dx.doi.org/10.3390/biom12070932.
Texte intégralYağci, Mehmet Yavuz, et Muhammed Ali Aydin. « EA-GAT : Event aware graph attention network on cyber-physical systems ». Computers in Industry 159-160 (août 2024) : 104097. http://dx.doi.org/10.1016/j.compind.2024.104097.
Texte intégralZhang, Yuhang, Yaoqun Xu et Yu Zhang. « A Graph Neural Network Node Classification Application Model with Enhanced Node Association ». Applied Sciences 13, no 12 (15 juin 2023) : 7150. http://dx.doi.org/10.3390/app13127150.
Texte intégralYe, Haonan, et 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, no 1 (25 décembre 2021) : 204. http://dx.doi.org/10.3390/ijerph19010204.
Texte intégralLi, Yansheng, Ruixian Chen, Yongjun Zhang, Mi Zhang et Ling Chen. « Multi-Label Remote Sensing Image Scene Classification by Combining a Convolutional Neural Network and a Graph Neural Network ». Remote Sensing 12, no 23 (7 décembre 2020) : 4003. http://dx.doi.org/10.3390/rs12234003.
Texte intégralMu, Jichong, Jihong Ouyang, Yachen Yao et Zongxiao Ren. « Span-Prototype Graph Based on Graph Attention Network for Nested Named Entity Recognition ». Electronics 12, no 23 (23 novembre 2023) : 4753. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12234753.
Texte intégralYang, Xiaohui, Hailong Ma et Miao Wang. « Rumor Detection with Bidirectional Graph Attention Networks ». Security and Communication Networks 2022 (18 janvier 2022) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2022/4840997.
Texte intégralJi, Cunmei, Zhihao Liu, Yutian Wang, Jiancheng Ni et 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, no 16 (7 août 2021) : 8505. http://dx.doi.org/10.3390/ijms22168505.
Texte intégralBaul, Sudipto, Khandakar Tanvir Ahmed, Joseph Filipek et Wei Zhang. « omicsGAT : Graph Attention Network for Cancer Subtype Analyses ». International Journal of Molecular Sciences 23, no 18 (6 septembre 2022) : 10220. http://dx.doi.org/10.3390/ijms231810220.
Texte intégralWu, Xingping, Qiheng Yuan, Chunlei Zhou, Xiang Chen, Donghai Xuan et Jinwei Song. « Carbon emissions forecasting based on temporal graph transformer-based attentional neural network ». Journal of Computational Methods in Sciences and Engineering 24, no 3 (17 juin 2024) : 1405–21. http://dx.doi.org/10.3233/jcm-247139.
Texte intégralAlothali, Eiman, Motamen Salih, Kadhim Hayawi et Hany Alashwal. « Bot-MGAT : A Transfer Learning Model Based on a Multi-View Graph Attention Network to Detect Social Bots ». Applied Sciences 12, no 16 (13 août 2022) : 8117. http://dx.doi.org/10.3390/app12168117.
Texte intégralWei, Pengfei, Bi Zeng et Wenxiong Liao. « Joint intent detection and slot filling with wheel-graph attention networks ». Journal of Intelligent & ; Fuzzy Systems 42, no 3 (2 février 2022) : 2409–20. http://dx.doi.org/10.3233/jifs-211674.
Texte intégralZhao, Mingxiu, Jing Zhang, Qin Li, Junzheng Yang, Estevao Siga et Tianchi Zhang. « GAT-ABiGRU Based Prediction Model for AUV Trajectory ». Applied Sciences 14, no 10 (15 mai 2024) : 4184. http://dx.doi.org/10.3390/app14104184.
Texte intégralUmair, Muhammad, Iftikhar Alam, Atif Khan, Inayat Khan, Niamat Ullah et Mohammad Yusuf Momand. « N-GPETS : Neural Attention Graph-Based Pretrained Statistical Model for Extractive Text Summarization ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (22 novembre 2022) : 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2022/6241373.
Texte intégralChen, Yang, Weibing Wan, Jimi Hu, Yuxuan Wang et Bo Huang. « Complex Causal Extraction of Fusion of Entity Location Sensing and Graph Attention Networks ». Information 13, no 8 (31 juillet 2022) : 364. http://dx.doi.org/10.3390/info13080364.
Texte intégralZhou, Hang, Weikun Wang, Jiayun Jin, Zengwei Zheng et Binbin Zhou. « Graph Neural Network for Protein–Protein Interaction Prediction : A Comparative Study ». Molecules 27, no 18 (19 septembre 2022) : 6135. http://dx.doi.org/10.3390/molecules27186135.
Texte intégralShao, Yingzhao, Yunsong Li, Li Li, Yuanle Wang, Yuchen Yang, Yueli Ding, Mingming Zhang, Yang Liu et Xiangqiang Gao. « RANet : Relationship Attention for Hyperspectral Anomaly Detection ». Remote Sensing 15, no 23 (30 novembre 2023) : 5570. http://dx.doi.org/10.3390/rs15235570.
Texte intégralGao, Yunmeng, Liang Zhao, Jin Du et Junnan Wang. « Spatial-temporal Traffic Flow Prediction Model Based on the GAT and BiGRU ». Journal of Physics : Conference Series 2589, no 1 (1 septembre 2023) : 012024. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2589/1/012024.
Texte intégralXu, Dawei, Qing Liu, Liehuang Zhu, Zhonghua Tan, Feng Gao et Jian Zhao. « GCNRDM : A Social Network Rumor Detection Method Based on Graph Convolutional Network in Mobile Computing ». Wireless Communications and Mobile Computing 2021 (8 octobre 2021) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2021/1690669.
Texte intégralPeng, Feifei, Wei Lu, Wenxia Tan, Kunlun Qi, Xiaokang Zhang et Quansheng Zhu. « Multi-Output Network Combining GNN and CNN for Remote Sensing Scene Classification ». Remote Sensing 14, no 6 (18 mars 2022) : 1478. http://dx.doi.org/10.3390/rs14061478.
Texte intégralCui, Wei, Yuanjie Hao, Xing Xu, Zhanyun Feng, Huilin Zhao, Cong Xia et Jin Wang. « Remote Sensing Scene Graph and Knowledge Graph Matching with Parallel Walking Algorithm ». Remote Sensing 14, no 19 (29 septembre 2022) : 4872. http://dx.doi.org/10.3390/rs14194872.
Texte intégralZhan, Huixin, Kun Zhang, Keyi Lu et 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, no 13 (26 juin 2023) : 16380–81. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i13.27050.
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