【图注意力网络】GAT：Graph Attention Networks

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#深度学习 #机器学习 #推荐算法

于 2022-03-03 17:59:06 首次发布
GAT（Graph Attention Networks）是针对图结构数据的神经网络架构，通过自注意力层解决了传统图卷积方法的局限。它允许节点根据其邻域的不同特征分配权重，无需昂贵的矩阵操作或预知图结构。论文提出了加权求和的注意力机制，通过多头注意力机制进行节点表示的集成。GAT与GCN类似，但引入了权值矩阵Anew以区分不同邻接节点的影响。此外，AGNN通过余弦相似度计算注意力权重。GAT和GCN的主要区别在于节点更新方式，GAT引入了自注意力机制增强节点表示的准确性。

#论文题目：GAT：Graph Attention Networks（图注意力网络）
#论文地址：https://arxiv.org/pdf/1710.10903.pdf
#论文发表网站：https://arxiv.org/abs/1710.10903
#论文源码开源地址：https://github.com/Diego999/pyGAT
#论文所属会议： ICLR 2018 （深度学习新兴顶级会议）

一、简介

图注意网络(GAT)，一种基于图结构数据的新型神经网络架构，利用隐藏的自注意层来解决之前基于图卷积或其近似的方法的不足。通过堆叠节点能够处理其邻域特征的层，可以(隐式地)为邻域中的不同节点指定不同的权重，而不需要任何代价高昂的矩阵操作或依赖于预先知道图结构。
引入attention（自注意力机制）的目的：

  • 为每个节点分配不同的权重；
  • 在一个异质信息网络中，A节点的邻居节点对A节点的自注意力的数值越高，证明邻居节点对A节点所起的作用越大，影响越深；
  • 自注意力机制可以考虑节点的整体特征，而不是仅仅依赖其节点本身的特征，使得求出的向量等数值更加精确。

二、GAT ARCHITECTURE（GAT 结构）

通过一个图注意力层，并不需要复杂的图卷积操作，使得节点及其邻居的结构信息可以整合到节点中，此自注意力的设定是基于Bahdanau 20151 。但是这个论文提出的框架对于注意力机制的选择是不可知的。

2.1 Graph Attentional Layer

该部分包括两个步骤：进行特征值的放缩变换，进行注意力相关系数的学习。<

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#论文题目：Graph Attention Networks（图注意力网络） #论文地址：https://arxiv.org/pdf/1710.10903.pdf #论文发表网站：https://arxiv.org/abs/1710.10903 #论文源码开源地址：https://g...
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