深度学习之GAT图注意力网络
2025-04-20 15:37:52 0 举报本作品展示了图注意力网络（GAT，Graph Attention Networks）的核心原理，通过节点特征的线性变换计算注意力权重，经Softmax归一化后动态分配邻居节点的重要性，结合加权聚合与“concat/avg”操作实现多源特征融合，最终输出高阶节点表示，突显了GAT自适应聚焦关键连接和多头注意力增强表达能力的特性。
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大纲/内容
本图展示了图注意力网络（GAT，Graph Attention Network）的核心算法原理，专为处理图结构数据设计。其通过动态注意力机制聚合邻居节点信息，显著提升了图神经网络的表达能力。
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图注意力网络(GAT)
′
α
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GAT（Graph Attention Networks）算法原理图
W
h
3
4
2
Softmax
concat/avg
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a
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