GATGAT定义了数据交互的协议（PDU、各种命令），和存储在server的各种attribute。PDU格式 命令类型具体命令具体的命令由AttributeOpcode指定atttributeatttrubute格式如下：GATT GATT使用GAT进行数据交互，对存储在server设备的attribute操作 

GNN图神经网络GNN的流程：1.聚合2.更新3.循环需要邻居来判断它，作为它自己信息的一个补足。a,b,c可以手动设置，也可以通过训练得到。进行一层GNN操作后得到的A的信息。二层GNN就可以得到二阶邻居的信息，三层GNN就可以得到三阶邻居的信息。包含了结构特征。GCN图卷积

这是一道容易想假的题（个人认为）。首先有一个转化，我们发现直接删边不好做，我们考虑如果已经知道这条唯一路径该怎么做。我们画完图后发现，保留的图一定会是路径中的点挂着若干个路径以外的点，并且这些点可以任意互相连边，路径中不同点挂着的点集一定不能互相连边。但是直接枚举这条路

前言 能够可视化的查看对于理解图神经网络(gnn)越来越重要，所以这篇文章将介绍传统GNN层的实现，然后展示ICLR论文“图注意力网络”中对传统GNN层的改进。本文转载自DeepHubIMBA作者：DavidWiner仅用于学术分享，若侵权请联系删除欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术

GroundedActionTransformationforRobotLearninginSimulation发表于AAAI2017仿真机器人学习中的接地动作变换HannaJ,StoneP.Groundedactiontransformationforrobotlearninginsimulation[C]//ProceedingsoftheAAAIConferenceonArtificialIntelligence

StochasticGroundedActionTransformationforRobotLearninginSimulation发表于IROS2020(CCFC)模拟中机器人学习的随机接地动作转换DesaiS,KarnanH,HannaJP,etal.Stochasticgroundedactiontransformationforrobotlearninginsimulation[C]//2020IEEE

GNN学习笔记Datetime:2023-04-01T16:28+08:00Categories:MachineLearning目录GCNGraphSAGEGraphAttentionNetwork初学者一定要看：【GNN入门】综述篇-知乎用户MxLVSX的文章-zhihu.com，包括频域和空域、任务类型、经典模型。最早的GNN，介于迭代不动点：https://zhuanla

基于方面的情绪分析（ABSA）是一种细粒度的情绪分析任务，旨在调整方面和相应的情绪，以进行特定方面的情绪极性推断。这很有挑战性，因为一个句子可能包含多个方面或复杂的（例如，条件关系、协调关系或对抗关系）。近年来，利用图神经网络挖掘依赖语法信息已成为最流行的趋势。尽管它取得了成功，但