深入理解图注意力机制（Graph Attention Network）

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文件名称：深入理解图注意力机制（Graph Attention Network）

文件大小：822KB

文件格式：PDF

更新时间：2023-05-12 06:03:03

图注意力网络

图神经网络已经成为深度学习领域最炽手可热的方向之一。作为一种代表性的图卷积网络，Graph Attention Network (GAT) 引入了注意力机制来实现更好的邻居聚合。通过学习邻居的权重，GAT 可以实现对邻居的加权聚合。因此，GAT 不仅对于噪音邻居较为鲁棒，注意力机制也赋予了模型一定的可解释性。