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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。
Multivariate Time-Series Anomaly Detection based on Enhancing Graph Attention Networks with Topological Analysis
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Enhancing Heterogeneous Knowledge Graph Completion with a Novel GAT-based Approach
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Neighbor Overlay-Induced Graph Attention Network
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Heterogeneous graph attention network improves cancer multiomics integration
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Target-Prompt Online Graph Collaborative Learning for Temporal QoS Prediction
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EggNet: An Evolving Graph-based Graph Attention Network for Particle Track Reconstruction
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scVGAE: A Novel Approach using ZINB-Based Variational Graph Autoencoder for Single-Cell RNA-Seq Imputation
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TaGAT: Topology-Aware Graph Attention Network For Multi-modal Retinal Image Fusion
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EmoFake: An Initial Dataset for Emotion Fake Audio Detection
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RadioGAT: A Joint Model-based and Data-driven Framework for Multi-band Radiomap Reconstruction via Graph Attention Networks
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Hierarchical Windowed Graph Attention Network and a Large Scale Dataset for Isolated Indian Sign Language Recognition
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Large-scale Time-Varying Portfolio Optimisation using Graph Attention Networks
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Graph Attention with Random Rewiring
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LMExplainer: Grounding Knowledge and Explaining Language Models
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