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...
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。
图注意力网络(GAT)[1]是一类特殊的gnn，主要的改进是消息传递的方式。他们引入了一种可学习的注意力机制，通过在每个源节点和目标节点之间分配权重，使节点能够在聚合来自本地邻居的消息时决定哪个邻居节点更重要，而不是以相同的权重聚合来自所有邻居的信息。图注意力网络在节点分类、链接预测和图分类等任务上优于许...
本文提出了一种基于注意力机制的网络架构来处理图结构的数据,称为graph attention networks(GATs),主要思想是借助self-attention机制通过attend到节点的邻域来计算每个节点的隐层表示。这种基于注意力机制的架构有以下几个特点: ①操作是高效的,因为在节点的邻域之间以及节点之间都是并行化的; ②能够应用到不同节点度的...
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...
1.1 计算注意力系数 1.2 加权求和 1.3 多头注意力机制 2 代码实现 3 深入理解GAT 3.1 为什么GAT适用于inductive任务 3.2 与GCN的联系 4 参考文献 1 原理介绍 GAT(Graph Attention Networks)图注意力网络的原理相对好理解,相比较GCN而言就是对汇聚到中心节点的邻居节点学习了一个权重,使其能够按照权重进行邻...
在许多基于序列的任务中,注意力机制几乎已经成为事实上的标准。注意力机制的一个好处是可以处理可变大小的输入,然后通过关注在最相关的部分来做出决策。当一个注意机制被用来计算一个单一序列的表示时,它通常被称为self-attention或者intra-attention。 本文提出了一种基于注意力机制的网络架构来处理图结构的数据,称为gr...
1.图注意力网络简介 图注意力网络将注意力机制引入到基于空间域的图神经网络,与之前介绍了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,仅是通过一介邻居节点的表征来更新节点特征,所以算法原理从理解上较为简单。 图注意力网络优化了图卷积神经网络的几个缺陷: 图卷积神经网络...