图卷积神经网络(part6)--GAT

学习笔记，仅供参考，有错必究

文章目录

GAT
- 核心思想
- 具体步骤
- - 使用注意力机制计算节点之间的关联度
  - 利用注意力系数对邻域节点进行有区别的信息聚合，完成图卷积操作
- 与其他图卷积的比较
- 思考
- 举个例子

GAT

GAT中卷积可定义为利用注意力机制(attention)对邻域节点有区别的聚合.

什么是attention?

注意力机制是一种能让模型对重要信息重点关注并充分学习吸收的技术，它模仿了人类观察物品的方式。核心逻辑就是(从关注全部到关注重点).

核心思想

GAT即GRAPH ATTENTION NETWORKS，其核心思想为将attention引入到图卷积模型中，利用attention机制来建模邻域节点与中心节点的关联度。

作者认为邻域中所有的节点共享相同卷积核参数会限制模型的能力。因为邻域内的每一个节

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