17、图神经网络中的GAT与生成模型探索

最新推荐文章于 2025-08-20 13:28:46 发布
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分类专栏： 图神经网络实战入门 文章标签： 图神经网络 GAT 生成模型
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图神经网络中的GAT与生成模型探索

1. 图注意力网络（GAT）的深入剖析

图注意力网络（GAT）是一种特殊的图神经网络，它在学习过程中引入了注意力机制，能够聚焦于最相关的节点。在PyG中实现的GAT层，由于使用了注意力机制，具有一定优势，但也存在性能权衡。

1.1 GAT与其他卷积GNN的权衡
  • 性能 ：GAT通常比标准卷积GNN具有更高的性能，因为它可以关注最相关的特征。
  • 训练时间 ：性能的提升是以增加训练时间为代价的，因为计算注意力机制增加了模型的复杂性。
  • 可扩展性 ：计算成本也影响了可扩展性，使得GAT不太适合非常大或密集的图。
权衡因素 描述
性能 通常高于标准卷积GNN
训练时间 因注意力机制复杂而增加
可扩展性 不太适合大或密集图
1.2 过平滑问题

在消息传递步骤中，使用更复杂的方法（如注意力机制）可能会导致性能下降，即过平滑问题。过平滑发生的原因是，经过多轮消息传递后，更新后的特征可

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