论文阅读和分析： “How Attentive are Graph Attention Networks?”

下面所有博客是个人对EEG脑电的探索，项目代码是早期版本不完整，需要完整项目代码和资料请私聊。

数据集
1、脑电项目探索和实现(EEG) (上)：研究数据集选取和介绍SEED
相关论文阅读分析：
1、EEG-SEED数据集作者的—基线论文阅读和分析
2、图神经网络EEG论文阅读和分析：《EEG-Based Emotion Recognition Using Regularized Graph Neural Networks》
3、EEG-GNN论文阅读和分析：《EEG Emotion Recognition Using Dynamical Graph Convolutional Neural Networks》
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5、论文阅读和分析：《DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs?》
6、论文阅读和分析： “How Attentive are Graph Attention Networks?”
7、论文阅读和分析：Simplifying Graph Convolutional Networks

8、论文阅读和分析：LightGCN: Simplifying and Powering Graph Convolution Network for Recommendation
9、图神经网络汇总和总结
相关实验和代码实现：
1、用于图神经网络的脑电数据处理实现_图神经网络脑电
2、使用GCN训练和测试EEG的公开SEED数据集
3、使用GAT训练和测试EEG公开的SEED数据集
4、使用SGC训练和测试SEED数据集
5、使用Transformer训练和测试EEG的公开SEED数据集_eeg transformer
6、使用RGNN训练和测试EEG公开的SEED数据集
辅助学习资料：
1、官网三个简单Graph示例说明三种层次的应用_graph 简单示例
2、PPI数据集示例项目学习图神经网络
3、geometric库的数据处理详解
4、NetworkX的dicts of dicts以及解决Seven Bridges of Königsberg问题
5、geometric源码阅读和分析：MessagePassin类详解和使用
6、cora数据集示例项目学习图神经网络
7、Graph 聚合
8、QM9数据集示例项目学习图神经网络
9、处理图的开源库

基本

GAT的缺点：

GAT计算的注意力非常有限：注意力得分的排名不受查询节点的限制。将这种受限的注意力正式定义为静态注意力。因为GAT使用静态注意力机制，所以存在GAT无法表达的简单图形问题：在受控问题中，发现静态注意力阻碍GAT甚至无法拟合训练数据。

提出GATv2：

一个动态图注意力变体，它比GAT更具表达力。进行了广泛的评估，表明GATv2在12个OGB和其他基准测试中优于GAT，同时匹配其参数成本。代码位于https://github.com/tech-srl/how_attentive_are_gats。GATv2 is available as part of the PyTorch Geometric library,
the DeepGraph Library,and the TensorFlow GNN library.
1、from torch_geometric.nn.conv.gatv2_conv import GATv2Conv
2、from dgl.nn.pytorch import GATv2Conv
3、from tensorflow_gnn.graph.keras.layers.gat_v2 import GATv2Convolution

结果：

算法理论：

和GAT相比， a T a^T aT的位置改变；
x i ′ = α i , i Θ x i + ∑ j ∈ N ( i ) α i , j Θ x j , \mathbf{x}^{\prime}_i = \alpha_{i,i}\mathbf{\Theta}\mathbf{x}_{i} + \sum_{j \in \mathcal{N}(i)} \alpha_{i,j}\mathbf{\Theta}\mathbf{x}_{j}, xi′=αi,iΘxi+j∈N(i)∑αi,jΘxj,
注意力权重：
α i , j = exp ⁡ ( a ⊤ L e a k y R e L U ( Θ [ x i ∥ x j ] ) ) ∑ k ∈ N ( i ) ∪ { i } exp ⁡ ( a ⊤ L e a k y R e L U ( Θ [ x i ∥ x k ] ) ) . \alpha_{i,j} = \frac{ \exp\left(\mathbf{a}^{\top}\mathrm{LeakyReLU}\left(\mathbf{\Theta} [\mathbf{x}_i \, \Vert \, \mathbf{x}_j] \right)\right)} {\sum_{k \in \mathcal{N}(i) \cup \{ i \}} \exp\left(\mathbf{a}^{\top}\mathrm{LeakyReLU}\left(\mathbf{\Theta} [\mathbf{x}_i \, \Vert \, \mathbf{x}_k] \right)\right)}. αi,j=∑k∈N(i)∪{i}exp(a⊤LeakyReLU(Θ[xi∥xk]))exp(a⊤LeakyReLU(Θ[xi∥xj])).
If the graph has multi-dimensional edge features e i , j \mathbf{e}_{i,j} ei,j the attention coefficients α i , j \alpha_{i,j} αi,j are computed as:
α i , j = exp ⁡ ( a ⊤ L e a k y R e L U ( Θ [ x i ∥ x j ∥ e i , j ] ) ) ∑ k ∈ N ( i ) ∪ { i } exp ⁡ ( a ⊤ L e a k y R e L U ( Θ [ x i ∥ x k ∥ e i , k ] ) ) . \alpha_{i,j} = \frac{ \exp\left(\mathbf{a}^{\top}\mathrm{LeakyReLU}\left(\mathbf{\Theta} [\mathbf{x}_i \, \Vert \, \mathbf{x}_j \, \Vert \, \mathbf{e}_{i,j}] \right)\right)} {\sum_{k \in \mathcal{N}(i) \cup \{ i \}} \exp\left(\mathbf{a}^{\top}\mathrm{LeakyReLU}\left(\mathbf{\Theta} [\mathbf{x}_i \, \Vert \, \mathbf{x}_k \, \Vert \, \mathbf{e}_{i,k}] \right)\right)}. αi,j=∑k∈N(i)∪{i}exp(a⊤LeakyReLU(Θ[xi∥xk∥ei,k]))exp(a⊤LeakyReLU(Θ[xi∥xj∥ei,j])).

geometric开源的代码：

由于标准GAT中的线性层在每个层之后立即应用，因此参与节点的排名不受查询节点的限制。相反，在GATv2中，每个节点都可以处理任何其他节点。

torch_geometric.nn — pytorch_geometric documentation (pytorch-geometric.readthedocs.io)

    def __init__(self,in_channels: Union[int, Tuple[int, int]],out_channels: int,heads: int = 1,concat: bool = True,negative_slope: float = 0.2,dropout: float = 0.0,add_self_loops: bool = True,edge_dim: Optional[int] = None,fill_value: Union[float, Tensor, str] = 'mean',bias: bool = True,share_weights: bool = False,**kwargs,):def forward(self, x: Union[Tensor, PairTensor], edge_index: Adj,edge_attr: OptTensor = None,return_attention_weights: bool = None):

参考：

论文阅读和分析：Graph Attention Networks_KPer_Yang的博客-CSDN博客
https://github.com/tech-srl/how_attentive_are_gats
https://arxiv.org/abs/2105.14491
https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/modules/nn.html#torch_geometric.nn.conv.GATv2Conv