深度学习算法背景人工智能发展历史随着算力提高以及深度学习的应用，近几年算法发展很快应用场景计算机视觉 用于车牌识别和面部识别等的应用。信息检索 用于诸如搜索引擎的应用 - 包括文本搜索和图像搜索。市场营销 针对自动电子邮件营销和目标群体识别等的应用。医疗诊断 诸如癌症识别和异常检测等的应用。自然语言处理 如情绪分析和照片标记标题归类等的应用。机器学习和深度学习关系与区别关系深度学习定义：深度学习是

本文的想法是让非研究人员也能更轻松地理解图注意力网络（以及通用的GNN）！在本文中，您将获得以下问题的答案：✅ GAT 到底是什么？✅ 如何加载和可视化Cora引文网络？✅ 我们如何训练GAT（Cora分类示例）？✅ 如何可视化不同GAT的属性？完成本课程后，您将对图神经网络有更好的理解！注意：在本笔记本中，我们将重点关注 Cora（传导法示例），如果需要可以查看其他笔记本中的PPI - 蛋白质相

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