GAT的核心工作原理是通过注意力机制来计算节点间的关系。在传统神经网络中,每个节点的状态更新是独立进行的。而在GAT中,每个节点的状态更新会考虑到其邻居节点的状态,GAT会计算一个节点与其邻居节点之间的注意力权重,然后根据这个权重来更新节点的状态...
到目前为止,我们假设图是完全连接的,我们计算的是所有可能的节点对之间的注意力得分。但是其实大部分情况下图不可能是完全连接的,所以为了解决这个问题,在将LeakyReLU激活应用于注意力分数之后,注意力分数基于图中现有的边被屏蔽,这意味着我们只保留与现有边对应的分数。 它可以通过给不存在边的节点之间的分数矩阵中的...
图注意力网络是一种基于图结构数据的新型神经网络架构,它通过引入注意力机制到基于空间域的图神经网络中,以优化图卷积神经网络的一些缺陷。 与基于谱域的图卷积神经网络不同,图注意力网络不需要使用拉普拉斯等矩阵进行复杂的计算,而是通过一阶邻居节点的信息来更新节点特征。这使得算法原理从理解上较为简单。
下面是K=3的多头注意力机制示意图。不同颜色的箭头表示不同注意力的计算过程,每个邻居做三次注意力计算,每次attention计算就是一个普通的self-attention,输出一个\vec{h}_{i}^{\prime},最后将三个不同的\vec{h}_{i}^{\prime}进行拼接或取平均,得到最终的\vec{h}_{i}^{\prime}。 不同模型比较 GAT计...
1.2 图注意力层是如何工作的 下图为节点ii单的单层图注意力网络的其中一个邻域节点jj的结构表示。 对于节点ii,考虑其邻域节点jj对其的注意力权重的计算过程。 输入为两个向量→hi,→hj∈RFhi→,hj→∈RF,为了将它们变换到RF′RF′,我们引入一个待学习的权重矩阵W∈RF′×FW∈RF′×F,以及一个待学习的向量...
本文提出了一种新的基于图结构数据的神经网络结构——图注意力网络(GATs),不同于先前一些基于谱域的图神经网络,通过使用masked self-attentional layers 解决了图卷积网络(GCN)方面的一些缺点。通过堆叠层可以获得邻域节点的特征值,这样我们可以(隐式地)为邻域中的不同节点指定不同的权重,而不需要任何形式的复杂的矩...
作者首先描述了单个图注意力层的特征,以及它是如何运作的(因为它是图注意力网络的基本构建块)。一般来说,单个GAT层应该将具有给定节点嵌入(表示)的图作为输入,将信息传播到本地邻居节点,并输出更新后的节点表示。 如上所述,ga层的所有输入节点特征向量(h′)都是线性变换的(即乘以一个权重矩阵W),在PyTorch中,通...
图神经网络（GNN）是机器学习中最热门的研究方向之一，在提出后的十几年里被不断扩展，先后发展出了图卷积网络、 图注意力网络、图自编码器、图生成网络和图时空网络等多个子领域。 最近，图注意力网络的第一作者 Petar Veličković 回到母校剑桥大学计算机实验室做了一场主题为《图神经网络理论基础》的讲座。
图注意力网络(Graph Attention Network, GAT)是一种在图数据上进行节点分类和链接预测的深度学习模型。它通过学习节点之间的关系,并根据这些关系调整节点的表示,从而更好地捕捉图数据的特征和结构。本文将介绍Python图注意力网络的基本概念、原理以及如何在Python中实现。
深度学习三巨头”之一的Yoshua Bengio组提出了Graph Attention Networks(下述简称为GAT)去解决GCN存在的问题并且在不少的任务上都取得了state of art的效果(可以参考机器之心:深入理解图注意力机制的复现结果),是graph neural network领域值得关注的工作。 2 聊点基础 登堂入室之前,先介绍三点基础问题。 2.1 Graph数...