不同的是GCN利用了拉普拉斯矩阵,GAT利用attention系数。GAT会更强,因为节点特征之间的相关性被更好地融入到模型中。GAT的运算方式是逐节点的运算(node-wise),每一 图注意力网络(GAT)理论推导的整理 节点的相关性可以是不同的,因此,GAT具有更强的表示能力。 对于图中的所有边,attention机制是共享的。因此GAT也是一...
式(4)与GCN相似。来自邻居的嵌入信息被聚合在一起,根据注意力评分进行缩放。 所以从本质上讲,GAT只是一个关注邻居特征的不同的聚合函数,而不是简单的均值聚合。
百度试题 结果1 题目GRN、GCN和GAT的主要区别 A. 不同结点之间所交换信息的编码方式不同 B. 不同结点之间交换信息的方法不同 C. embedding层信息编码的算法不同 D. 输出层的计算方式不同 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
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