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允许模型共同关注来自不同表示子空间的信息。多头注意力被定义为:如果满足以下所有条件,forward() 将使用 FlashAttention 中描述的优化实现:(1)计算自注意力(即查询、键和值是相同的张量。将来会放宽此限制。(2)使用 batch_first==True 对输入进行批处理 (3维)(3)autograd 被禁用(使用 torch.inference_mode 或 torch.no
协调回复攻击是在网络流言行动和其他协调活动中观察到的一种战术,目的是支持或骚扰目标个人,或影响他们或其追随者。尽管协调回复攻击具有影响公众的潜力,但过去的研究尚未对其进行分析或提供一种方法来防范这种策略。在本研究中,作者以 Twitter 上的影响力行动为背景,描述了协同再攻击的特点。分析表明,这些攻击的主要目标是有影响力的人,如记者、新闻媒体、国家官员和政治家。
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data:要求加载或者类型数据;: 每轮迭代要采样邻居节点的个数,即第i-1轮要为每个节点采样个节点,如果为-1,则代表所有邻居节点都将被包含(一阶相邻邻居),在异构图中,还可以使用字典来表示每个单独的边缘类型要采样的邻居数量;: 中心节点集合,用来指导采样一个mini-batch内的节点,如果为None,则代表包含data中的所有节点。如果设置为 None,将考虑所有节点。在异构图中,需要作为包
PyG学习 - Dataset, DataLoader, Tranforms