深入理解图神经网络中的注意力机制与泛化性能

在图神经网络（Graph Neural Networks，简称GNN）的研究领域中，注意力机制和泛化性能是两个关键的概念。本文将探讨这两个概念，并通过源代码示例详细说明它们在GNN中的应用。

1. 注意力机制

注意力机制是模仿人类视觉系统的一种方法，通过对输入的不同部分分配不同权重来选择性地关注特定的信息。在GNN中，注意力机制可以帮助网络更好地学习节点之间的依赖关系和图结构。

在传统的GNN中，使用均匀的权重来聚合邻居节点的信息，这可能导致信息传播不平衡和信息丢失。而引入注意力机制后，可以根据节点之间的相互作用来动态地分配权重，从而实现更加精确的信息聚合。

下面是一个简单的图注意力层的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.funct