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图注意力网络（Graph Attention Network，GAT），它通过注意力机制（Attention Mechanism）来对邻居节点做聚合操作，实现了对不同邻居权重的自适应分配，从而大大提高了图神经网络模型的表达能力。
TempoKGAT: A Novel Graph Attention Network Approach for Temporal Graph Analysis
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LASE: Learned Adjacency Spectral Embeddings
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Understanding When and Why Graph Attention Mechanisms Work via Node Classification
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FedGAT: A Privacy-Preserving Federated Approximation Algorithm for Graph Attention Networks
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Phoneme-Level Feature Discrepancies: A Key to Detecting Sophisticated Speech Deepfakes
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3D Graph Attention Networks for High Fidelity Pediatric Glioma Segmentation
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Towards Universal Mesh Movement Networks
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FaaSRCA: Full Lifecycle Root Cause Analysis for Serverless Applications
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Towards the efficacy of federated prediction for epidemics on networks
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CSP-AIT-Net: A contrastive learning-enhanced spatiotemporal graph attention framework for short-term metro OD flow prediction with asynchronous inflow tracking
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FGATT: A Robust Framework for Wireless Data Imputation Using Fuzzy Graph Attention Networks and Transformer Encoders
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Perturbation Ontology based Graph Attention Networks
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Age-minimal Multicast by Graph Attention Reinforcement Learning
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Query-by-Example Keyword Spotting Using Spectral-Temporal Graph Attentive Pooling and Multi-Task Learning
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Multi-Robot Reliable Navigation in Uncertain Topological Environments with Graph Attention Networks
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