Python深度强化学习RL用GAT、GraphSAGE、GCN图神经网络PPO环境建模|附数据代码
作为在谷歌深耕机器学习、算法与数据挖掘的技术人,同时也在高校指导学生,我始终关注如何将前沿的图学习方法落地到实际的序贯决策场景。
作为在谷歌深耕机器学习、算法与数据挖掘的技术人,同时也在高校指导学生,我始终关注如何将前沿的图学习方法落地到实际的序贯决策场景。
本文聚焦于图注意力网络GAT在蛋白质 – 蛋白质相互作用数据集中的应用。
本示例展示了如何使用图注意力网络(GATs)对具有多个独立标签的图进行分类。当数据中的观测值具有带有多个独立标签的图结构时,可以使用GAT来预测未知标签观测值的标签。
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