GAT解读graph attention network

最新推荐文章于 2025-05-18 16:35:12 发布
最新推荐文章于 2025-05-18 16:35:12 发布
阅读量1k 收藏 2
点赞数 4
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Notebook 文章标签： GAT GCN dgl 分类 graph
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/SPESEG/article/details/127481952
本文详细介绍了GAT（Graph Attention Network）的结构和工作原理，包括节点embedding、权重共享、self-attention机制、masked attention以及在图数据上的应用。通过多头注意力机制增强表示学习，并以Cora数据集为例展示了GAT在图分类任务中的应用。同时，文章还提及了图构建、训练数据的组织以及dgl库中GATConv函数的使用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

作为图模型的基本结构，有必要详细了解下GAT结构，GAT基本结构堆叠后组成类似于DNN的结构，进行特征提取，整体结构如下：Q group277356808 GAT paper地址

1，输入是N个节点的embedding，输出也是N个节点的embedding；

2，参数化的权重W应用于每个节点，W是共享的；

3，然后进行self-attention，得到j对i的attention系数：

e_{ij}=a (Wh_{i},Wh_{j}) ，a是共享的attention机制，单层feedforward neural network

4，进行masked attention，引入graph结构，仅仅计算i的邻居的attention系数，并进行softmax归一化：在i的邻居内进行归一化

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
【GAT】GRAPH ATTENTION NETWORKS论文笔记
weixin_43887183的博客
12-30 2632
GRAPH ATTENTION NETWORKS摘要 摘要 GCN将局部的图结构和节点特征结合在节点分类任务中获得好的表现。但GCN及其近似模型有两点不足： 一是结合邻近节点特征的方式和图结构相关，限制模型泛化能力； 二是给同阶邻域不同结点分配相同权重，限制模型捕捉空间信息相关性能力； 本文提出了一种新的应用于图数据上的网络结果Graph Attention Networks(GATs)，不同于先前一些基于谱域的图神经网络，通过使用masked的self attention，从而克服了先前图卷积网络或其
GAT(graph attention networks)
weixin_40248634的博客
12-11 1089
graph attention networks动机模型 动机 提出图注意力对图邻域的不同节点进行了权重指定，而且无需任何相近的矩阵操作（像转置），或者依赖之前的图结构知识。并且处理了几个基于谱的图卷积网络问题，让我们的模型可以处理归纳式以及直推式的问题。 模型 预备： 输入：h={h⃗1,h⃗2,...h⃗N},h⃗i∈RF\mathbf{h}=\{\vec{h}_1,\vec{h}_2,....
图注意力网络（GAT， Graph Attention Network）
最新发布
不断积累不断学习
05-18 1069
（1）图数据具有非欧几里得性质（不满足欧几里得几何公理体系（如平行公设、距离定义等）的空间或结构的特性，传统的CNN难以直接处理，所以图卷积应需而生。（2）图卷积（GCN）通过固定权重聚合邻居信息，无法区分不同邻居的重要性，具有局限性。（3）注意力机质允许模型动态调整各邻居的权重，捕捉重要节点间的交互。
【图注意力网络】GAT：Graph Attention Networks
CRW__DREAM的博客
03-03 3236
Graph Attention Networks（图注意力网络）
Graph Attention Network (GAT) 图注意力模型
热门推荐
酒酿小圆子呀～
07-07 1万+
文章目录 GAT模型的提出，可见ICLR 2018论文 GRAPH ATTENTION NETWORKS
GAT(Graph ATtention network)和GCN(Graph Convoluution Network)理论
Alienge的博客
05-30 3323
背景       最近各种顶会上都可以看到GCNGCNGCN和GATGATGAT，虽然这两篇论文都差不多在18年左右出来的，但是现有论文的网络结构都或多或少的有GCNGCNGCN和GATGATGAT的影子，那么为什么有这么多人去研究图网络呢？或者换句话说使用图网络能解决什么问题？要回答这个问题很容易，因为图结构更符合我们现实生活中的逻辑关系，那么自然而然的就可以去解决很多问题了。比如，个性化推荐，社交网络，特征工程等。 本文会尽量弱化数学公式的影响。 基础知识       在介绍图网络之前我们需
graph attention network
weixin_47055840的博客
04-19 866
参考博客：Graph Attention Networks学习笔记 - 知乎 (zhihu.com) 在本文中，作者提出了一种基于attention的节点分类网络——GAT。其基本思想是，根据每个节点在其邻节点上的attention，来对节点表示进行更新。GAT具有以下几个特点：（1）计算速度快，可以在不同的节点上进行并行计算；（2）可以同时对拥有不同度的节点进行处理；（3）可以被直接用于解决归纳学习问题，即可以对从未见过的图结构进行处理。Graph Attentional Layer 输入： .
Heterogeneous Graph Attention Network(HAN)
chairuilin的博客
02-08 791
WWW19分类：异构图神经网络。
Heterogeneous Graph Attention Network（WWW2019）
weixin_52128497的博客
04-24 883
图神经网络作为一种基于深度学习的强大图表示技术，表现出优越的性能，引起了广泛的研究兴趣。然而，对于包含不同类型节点和链接的异构图，图神经网络并没有充分考虑这一问题。异构性和丰富的语义信息为设计面向异构图的图神经网络带来了巨大挑战。文中首先提出了一种基于层次注意力的异构图神经网络，包括节点级注意力和语义级注意力。具体来说，节点级注意力旨在学习节点与其基于元路径的邻居节点之间的重要性，而语义级注意力能够学习不同元路径的重要性。结合从节点级和语义级注意力中学习到的重要性，得到节点和元路径的重要性可以充分考虑。
深入理解图注意力机制（Graph Attention Network）
04-21
作为一种代表性的图卷积网络，Graph Attention Network (GAT) 引入了注意力机制来实现更好的邻居聚合。通过学习邻居的权重，GAT 可以实现对邻居的加权聚合。因此，GAT 不仅对于噪音邻居较为鲁棒，注意力机制也赋予了...
简述 GCN &&GAT(Graph Attention Networks )
笔记
10-30 1万+
Graph attention works GCN CNN处理的图像或者视频数据中像素点（pixel）是排列成成很整齐的矩阵，论文提到 Euclidean Structure。 非Euclidean Structure的网络结构，也是图论抽象意义的拓扑图。 Graph Convolutional Network中的Graph是指数学（图论）中的用顶点和边建立相应关系的拓扑图。 提取拓扑图空间特...
Graph Attention Networks——《论文阅读》
李滚滚的博客
12-12 9780
引言 图像，通常被理解为矩阵，矩阵的每个元素是像素，像素是（Red，Green，Blue）三个数值组成的向量。 换个角度，矩阵也可以理解为图谱（Graph），图谱由点（node）和边（edge）组成。相邻的点之间，有边相连。而矩阵是一种特殊的图谱，特殊性表现在两方面： **矩阵每个点有固定个数的邻点。**从图谱的角度看，图像中的像素，就是图谱中的点。图像中每个像素，也就是图谱中的每个点，周边总共...
原创 | 图注意力神经网络(Graph Attention Networks)综述
数据派THU
07-19 8483
作者：邓杨 本文约6300字，建议阅读10分钟本文根据提出GAT文章Velickovic et al.(2017)中论述的顺序，简单介绍一下GAT的工作原理。数无形时少直觉，形少数时难入微–华罗庚1 图注意力神经网络的介绍1.1GAT的原理与特性图形，由点、线、面和体构成，代表了一种理解抽象概念和表达抽象思想的有效工具。图形语言的优势在于其跨越语言障碍的能力，这种能力和技术大多是人类为了理解世...
【GAT】如何理解Graph Attention Network（注意力机制）？
扬帆·启航
05-12 7013
引入masked self-attentional layers 来对不同的相邻节点分配相应的权重，既不需要矩阵运算，也不需要事先知道图结构。
GAT的基础理论
一个努力生活的人的博客
04-13 2054
GAT以及PyG中GATConv的具体实现
图神经网络GAT最详细讲解（图解版）
优快云 精品推荐
11-09 7910
大家好，我是阿光。本专栏整理了《图神经网络》，内包含了不同图神经网络的原理以及相关代码实现，详细讲解图神经网络，理论与实践相结合，如GCN、GraphSAGE、GAT等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码+数据集。正在更新中~ ✨。
GAT知识总结
weixin_74152658的博客
07-25 1451
解决GNN聚合邻居节点的时候没有考虑到不同的邻居节点重要性不同的问题，GAT借鉴了Transformer的idea，引入masked self-attention机制，
图神经网络：GAT学习、理解、入坑
Sunflower的博客
07-18 7627
图神经网络-GAT网络了解
graph attention network journal ranking
03-11
对于图注意力网络（Graph Attention Network, GAT）的研究成果，在学术界通常会发表于高影响力的机器学习、数据挖掘以及人工智能领域内的顶级期刊和会议上。这些期刊和会议具有严格的同行评审机制，确保所发布论文的...
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

小李飞刀李寻欢

您的欣赏将是我奋斗路上的动力！

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值