HAN -
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評価
- 難易度
- 2/5
- 見積もり時間
- 1〜3時間
- 初心者へのやさしさ
- 45/100
- issue の種類
- ドキュメント
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- machine-learning, python
調査の方向性
Start with Chapter 12, page 209, and reference [5], then compare the cited paper with the HAN architecture described and implemented in the chapter. Done means the reference identifies the Heterogeneous Graph Attention Network paper that matches the chapter, with the surrounding attribution corrected as needed.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Thank you for all this work!
In the book, Chapter 12, page 209, where a "Hierarchical self-Attention Network" (HAN) model was introduced to handle heterogeneous graphs, the reference [5] (J. Liu, Y. Wang, S. Xiang, and C. Pan. HAN: An Efficient Hierarchical Self-Attention Network for Skeleton-Based Gesture Recognition. arXiv, 2021. DOI: 10.48550/ARXIV.2106.13391. Available: https://arxiv.org/abs/2106.13391) points to a different architecture than the one actually implemented in Chapter 12.
Instead, all mathmetical presentations, down to the diagram illustrating 3-level architecture (node level, semantic level and prediction) seem to be directly borrowed from HAN for "Heterogeneous graph attention network": by Xiao Wang, Houye Ji, Chuan Shi, Bai Wang, Yanfang Ye, Peng Cui, and Philip S Yu. 2019.
Here is the actual paper: https://par.nsf.gov/servlets/purl/10135600,
Hope this helps.
- 主要言語
- Jupyter Notebook
- スター
- 1.1k
- フォーク
- 300
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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