GraphSAGE嵌入GAT模型：多头注意力机制 Python实现

最新推荐文章于 2025-06-08 10:49:39 发布
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本文介绍了如何结合GraphSAGE和GAT模型，实现一个带有多头注意力机制的图神经网络。通过Python代码示例，展示了如何构建GraphSAGE嵌入层、多头注意力层，以及整体的GraphSAGE_GATModel模型，用于学习图中节点的表示。

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GraphSAGE嵌入GAT模型：多头注意力机制 Python实现

GraphSAGE（Graph Sample and Aggregated）是一种用于节点嵌入学习的图神经网络模型。而GAT（Graph Attention Network）是一种基于注意力机制的图神经网络模型。本文将结合这两种模型，实现一个使用多头注意力机制的GraphSAGE嵌入GAT模型，并提供Python代码示例。

首先，我们需要导入所需的库：

import numpy as np
import networkx as nx
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

接下来，我们定义一个GraphSAGE嵌入层的类：

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