Here \({\alpha }\)  is computed by a scalar projection along rows of \(\mathbf {H}_{t}\)  on a learnable vector \(\mathbf {p}\) , then it is scaled to \((0, 1)\)  by the \(\mathrm {sigmoid}\)  function. The projection is inspired by previous works in graph pooling [1]}, [2]}, [3]}.

Здесь \({\alpha }\) вычисляется скалярным проекцией вдоль строк матрицы \(\mathbf {H}_{t}\) на обучаемый вектор \(\mathbf {p}\), затем он масштабируется до интервала \((0, 1)\) при помощи функции \(\mathrm {sigmoid}\). Проекция является вдохновением предыдущих работ по графовому пулингу [1]}, [2]}, [3]}.