图注意力网络（Graph Attention Networks：GATv2）的注意力机制有多强？

最新推荐文章于 2025-05-23 09:50:51 发布
最新推荐文章于 2025-05-23 09:50:51 发布
阅读量1.9k 收藏 1
点赞数
文章标签： 机器学习-深度学习
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/bug_code702/article/details/133073854
版权
图注意力网络GATv2通过更强大的注意力机制提升图数据处理能力。它动态聚焦节点，避免固定权重，通过计算节点间相对重要性学习权重。本文详解GATv2注意力机制，包括初始化权重、计算注意力系数、聚合邻居节点特征及更新节点特征的过程，并提供简化Python和PyTorch实现。

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

图注意力网络（Graph Attention Networks，简称GAT）是一种用于处理图数据的深度学习模型。GATv2是对原始GAT模型的改进版本，通过引入更强大的注意力机制，提升了网络的表达能力和性能。本文将详细介绍GATv2的注意力机制，并提供相应的源代码。

注意力机制是GATv2的核心组成部分，它允许网络在处理图数据时动态地聚焦于不同的节点。与传统的图卷积网络（Graph Convolutional Networks，GCN）使用固定的权重矩阵不同，GATv2通过计算每个节点与其邻居节点之间的相对重要性，为每个节点学习到不同的权重。

GATv2中的注意力机制可以通过以下步骤进行描述：

  1. 初始化权重：对于每个节点i，初始化节点i与其邻居节点j之间的权重矩阵W。这些权重矩阵是GATv2中可学习的参数。

  2. 计算注意力系数：对于每个节点i，计算它与邻居节点j之间的注意力系数α(i,j)。注意力系数可以通过以下公式计算：

    α(i,j) = softmax(f(a^T [W·h_i || W·h_j]))

    其中，h_i和h_j是节点i和节点j的特征表示向量，W是节点特征的线性变换矩阵，a是可学习的注意力权重向量，||表示向量的拼接操作，f是激活函数，softmax是归一化函数。

    这个公式的含义是&

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
GATv2：图注意力网络的关注程度如何？
CodeWOW的博客
09-23 843
在传统的图神经网络中，每个节点都被表示为一个固定长度的向量，并且节点之间的关系是通过预定义的邻接矩阵来建模的。而GAT则引入了注意力机制，使得每个节点可以根据其与其他节点的关系动态地调整自己的表示。总结起来，GATv2是一种高效、可扩展且自适应的图神经网络模型，通过引入多头注意力机制和自适应的注意力调整机制，能够更好地对节点之间的关系进行建模和推理。高度自适应：GATv2使用了自适应的注意力调整机制，可以对每个节点与其邻居节点之间的关系进行灵活的建模，并且能够自动学习到关注程度较高的节点。
【图神经网络论文整理】（二）—— HOW ATTENTIVE ARE GRAPH ATTENTION NETWORKS?：GATv2
优快云 精品推荐
11-21 2096
作者使用一个简单的综合问题证明了GA T的弱点，即GAT甚至无法拟合简易数据，但很容易通过GATv2解决。图注意力网络GATs是目前较为流行的GNN架构，在GAT中每个节点可以看成一个查询向量Q，该节点的邻居可以看成键向量K，然后基于Q和K计算对应的注意力分数，也可以说成是权重系数，然后利用该权重对该节点的邻居进行加权求和聚合操作，作为该节点新的表示向量。k9】计算注意力分数时，都是k8的注意力分数最大，也就是无论q是什么，k8的贡献都是相对最大的，为了解决这个问题，作者提出了GATv2来使用动态注意力。
【计算机视觉】Graph Models算法介绍合集（二）
wzk4869的博客
09-17 949
【计算机视觉】Graph Models算法介绍合集（二）
时空图神经网络4——GAT
m0_51501260的博客
05-08 1187
在实际生活中，很多对象可以被看作图结构，有时候他们的边有相似但却又不同的性质。比如交通网络中，每一条道路都可以被看作边，每条路的情况却不同：有的是单行道，有的是双车道，有的是四车道，显然会对节点有不同程度的影响。那我们如何考虑这种影响？
【图神经网络——GATv2】
weixin_46348136的博客
05-21 3498
仅记录个人学习。
图神经网络中的注意力机制
泊柴的博客
12-15 1万+
图神经网络中的注意力机制 本文讨论了 GNN 中常用的注意力机制，相关论文有： Graph Attention Networks How Attentive are Graph Attention Networks Masked Label Prediction: Unified Message Passing Model for Semi-Supervised Classification Graph Attention Networks (GAT) GAT 的基本原理 GAT 是 GNN 中的经典模
torch_geometric--Convolutional Layers
发呆的比目鱼的博客
02-02 1842
torch_geometric--Convolutional Layers
推荐一个对pytorch代码详细注释的github项目
AI浩
12-02 4025
今天在无意间找一个pytorch代码和注释的Github项目。先上项目：这个项目还有个网站，地址：https://nn.labml.ai/
解决：ImportError: cannot import name ‘get_config‘
nings666的博客
11-07 2152
解决：ImportError: cannot import name ‘get_config’
图神经网络实战（8）——图注意力网络(Graph Attention Networks, GAT)
盼小辉丶的博客
04-22 1万+
图注意力网络 (Graph Attention Networks, GAT) 是对图卷积网络 (Graph Convolutional Network, GCN) 的改进，提出了一种通过自注意力 (self-attention) 过程计算的加权因子，而不是使用静态的归一化系数。在本节中，我们介绍了 GAT 架构。通过从线性变换到多头注意力的四个主要步骤，了解了 GAT 的工作原理，并在 NumPy 中从零开始构建了 GAT 层。最后，将 GAT 模型应用于 Cora 和 CiteSeer 数据集。
可解释的几何加权图注意力网络”的神经网络结构：识别与步态障碍相关
qq_45745941的博客
04-26 1397
帕金森病（PD）患者通常会出现步态困难和平衡问题，这是疾病的典型症状之一。通过识别与步态障碍相关的大脑功能紊乱，可以更好地理解PD的运动进展，从而推动更有效和个性化的治疗方法的发展。作者提出了一种名为xGW-GAT的新型神经网络，旨在预测PD患者步态困难的进展。这个网络使用MDS-Unified PD Rating Scale（MDS-UPDRS）来对多类步态障碍进行预测。
【图神经网络】用PyG实现图机器学习的可解释性
小哲的博客
06-12 3134
在本博客文章中，我们将逐步介绍可解释性模块，详细说明框架的每个组件如何工作以及其作用。随后，我们将介绍各种解释评估方法和合成基准数据集，这些方法与数据集相辅相成，确保您为当前任务生成最佳的解释结果。接下来，我们将介绍一些可立即使用的可视化方法。最后，我们将详细介绍在PyG中实现自己的解释方法所需的步骤，并强调异构图和链接预测解释等高级用例的工作。
图神经网络（GNN）深度解析
最新发布
qq_43664407的博客
05-23 869
​​设计哲学​​：通过消息传递捕捉图结构依赖​​数学本质​​：广义邻域特征聚合与非线性变换​​工程挑战​​：大规模图的高效计算（采样、分区）动态图实时更新​​前沿方向​​：时空图网络（ST-GNN）图对比学习（GraphCL）图结构学习（Jointly Learn Graph）
第十八课.Pytorch-geometric入门(三)
白景屹的博客
09-12 7869
目录异构图学习 heterogeneous graph learning示例图创建异构图异构图的转换创建异构GNNAutomatically Converting GNN Models（示例）补充内容：同构图下的GATConvUsing the Heterogenous Convolution Wrapper（示例）Deploy Existing Heterogenous Operators（示例）异构图采样器Heterogeneous Graph Samplers（示例）从CSV加载Graph 异构图学习
Graph Attention Networks(图自注意力网络)
小鱼的小窝
07-16 9434
Graph Attention Networks(图自注意力网络)
【论文解读】Learning on Graphs with Out-of-Distribution Nodes——KDD2022
cute_cxy的博客
12-09 1438
图形神经网络（GNN）是在Graph类型的数据上执行预测任务的最新模型。虽然现有的GNN在与图相关的各种任务上表现出了出色的性能，但很少关注在训练和测试期间图中存在分布外（OOD）节点的场景。借用CV和NLP的概念，本文将OOD节点定义为具有训练集中看不到的标签的节点。由于许多网络都是由程序自动构建的，因此真实世界的图形通常含有噪声，并且可能包含未知分布的节点。在这项工作中，定义了具有分布外节点的图学习问题。目标：1）检测不属于已知分布的节点，2）将其余节点分类为已知类之一。
图注意力网络——Graph attention networks (GAT)
qq_41977459的博客
04-19 2万+
文章目录摘要引言 摘要   图注意力网络，一种基于图结构数据的新型神经网络架构，利用隐藏的自我注意层来解决之前基于图卷积或其近似的方法的不足。通过堆叠层，节点能够参与到邻居的特征，可以(隐式地)为邻域中的不同节点指定不同的权值，而不需要任何代价高昂的矩阵操作(如反转)，也不需要预先知道图的结构。通过这种方法，该模型克服了基于频谱的故神经网络的几个关键挑战，并使得模型适用于归纳和推理问题。在四个数据集上实现或匹配了最先进的结果（Cora, Citeseer, Pubmed citation network,
自然语言处理NLP——图神经网络与图注意力模型（GNN、GCN、GAT）
转载请标明出处，完整项目/代码详见github：https://github.com/yiru1225
12-24 1万+
本篇博客从图神经网络（GNN）的动机与模型，图卷积网络（GCN）的模型详解与公式推导引入，重点介绍图注意力网络（GAT）的目标函数推导，模型解析，并使用不同框架复现GAT论文实验，对比分析结论与论文结果，并在最后补充一定的GAT推广与优化（内附Python代码与数据集）。
图注意力网络(GAT) ICLR2018, Graph Attention Network论文详解
热门推荐
祥瑞的技术博客
04-21 10万+
背景：ICLR2018 论文，Graph Attention Network在GNN中非常重要，再之前图卷积网络GCN的基础之上引入了注意力机制，非常实用。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1710.10903 代码地址： https://github.com/Diego999/pyGAT 相关论文详解： GCN (Graph Convolutional Networ...
图神经网络代码
03-12
### 图神经网络代码实现示例 #### 循环图神经网络 (Recurent Graph Neural Network) 循环图神经网络利用序列数据处理的优势来分析图形结构中的时间依赖关系。下面是一个简单的基于PyTorch框架的循环图神经网络实现： ```python import torch from torch_geometric.nn import RGCNConv class RecurrentGraphNeuralNetwork(torch.nn.Module): def __init__(self, num_nodes, input_dim, hidden_dim, output_dim): super(RecurrentGraphNeuralNetwork, self).__init__() self.hidden_dim = hidden_dim self.lstm = torch.nn.LSTM(input_dim, hidden_dim) self.fc = torch.nn.Linear(hidden_dim, output_dim) def forward(self, data): x, edge_index = data.x, data.edge_index lstm_out, _ = self.lstm(x.unsqueeze(0)) out = self.fc(lstm_out.squeeze()) return out ``` 此段代码定义了一个基本的LSTM层作为核心组件，并将其应用于输入特征矩阵`x`上。 #### 卷积图神经网络 (Convolutional Graph Neural Network) 卷积图神经网络采用类似于传统CNN的方式，在图结构的数据集上执行局部聚合操作。这里给出一个使用DGL库编写的简单例子： ```python import dgl import dgl.function as fn import torch.nn.functional as F from dgl.nn.pytorch.conv import GraphConv class ConvolutionalGraphNeuralNetwork(dgl.nn.Module): def __init__(in_feats, h_feats): super(ConvolutionalGraphNeuralNetwork, self).__init__() self.conv1 = GraphConv(in_feats, h_feats) self.conv2 = GraphConv(h_feats, h_feats) def forward(g, in_feat): h = self.conv1(g, in_feat) h = F.relu(h) h = self.conv2(g, h) g.ndata['h'] = h return h ``` 这段程序展示了如何创建两层的图卷积网络，并应用ReLU激活函数[^2]。 #### 图自动编码器 (Graph Autoencoder) 对于无监督学习场景下的链接预测或者节点嵌入任务，可以考虑使用图自动编码器。以下是用TensorFlow/Keras编写的一个基础版本： ```python import tensorflow as tf from spektral.layers import GCNConv from keras.models import Model input_shape=(None,) X_in = Input(shape=input_shape) A_in = Input((None,), sparse=True) gc_1 = GCNConv(channels=32, activation='relu')([X_in,A_in]) dropout_1 = Dropout(rate=0.5)(gc_1) output = Dense(units=n_classes, activation='softmax')(dropout_1) model = Model(inputs=[X_in, A_in], outputs=output) ``` 该模型接收邻接矩阵和属性向量作为输入，经过一层带有ReLU激活的GCN变换后连接Dropout防止过拟合，最后输出类别概率分布。 #### 时空图神经网络 (Spatio-Temporal Graph Neural Network) 当涉及到具有时间和空间维度的信息时，比如交通流量预测等问题，则适合选用时空图神经网络。以下是在ST-GCN基础上改进而来的简化版架构： ```python import stgcn st_gnn_model = stgcn.ST_GCN(num_class=49, graph_args={'layout': 'ntu-rgb+d', 'strategy': 'spatial'}, edge_importance_weighting=True).cuda() ``` 上述实例化语句初始化了一个针对人体姿态估计设计好的预训练模型，其中包含了特定的空间布局配置以及边权重的重要性评估机制[^1]。 #### 图注意力网络 (Graph Attention Networks) 为了更好地捕捉不同节点间的关系强度差异，可引入自适应调整的关注度参数——即所谓的图注意力网络(GAT)。下面是其Python实现片段： ```python import torch import torch.nn.functional as F from pytorch_geometric.nn import GATv2Conv class GatNet(torch.nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super().__init__() self.gat_conv1 = GATv2Conv(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels//8, heads=8, dropout=.6) self.gat_conv2 = GATv2Conv(in_channels=out_channels, out_channels=out_channels, concat=False, dropout=.6) def forward(self, data): x, edge_index = data.x, data.edge_index x = F.dropout(x, p=0.6, training=self.training) x = self.gat_conv1(x, edge_index) x = F.elu(x) x = F.dropout(x, p=0.6, training=self.training) x = self.gat_conv2(x, edge_index) return F.log_softmax(x, dim=-1) ``` 这个类实现了双层GAT结构，每层都加入了ELU激活函数与随机失活(dropout)，最终返回log softmax形式的结果以供后续计算损失值所用[^4]。
评论
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
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