Graph Attention Networks: Theoretical and Practical Insights https : / / mlabonne . github.io/blog/posts/2022-03-09-graph_attention_network.html (2023).8.Shao, W., Jin, Z., Wang, S., Kang, Y., Xiao, X., Menouar, H....
有L层的attention模块, 计算第L层时,利用前一层L-1层的隐层状态 因为利用了多头attention, 所以k代表某一个具体的头。 但是这里还存在一个问题,因为总共有N个节点,如果计算attention,复杂度是N^2, 所以文章提出了一种 group spatial attention 。 把整个图结构 分解成 G 个group, 每个group包含 N/G个节点。
1.DGL Team. 9 Graph Attention Network (GAT) Deep Graph Library (DGL). https: //docs .dgl.ai/ en/0.8.x/tutorials/models/1_gnn/9_gat.html (2023). 2.Graph Attention Networks LabML. https://nn.labml.ai/graphs/gat/index.html (2023). 3.Graph Attention Networks Experiment LabML. http...
由GNN模型发展变化而来的其他模型: 图注意力网络(Graph Attention Network,GAT):这是一种使用注意力机制的图神经网络模型。通过引入注意力机制,动态地学习节点与邻居节点之间的权重,从而更好地捕捉节点之间的重要关系。GAT在处理图结构中的节点分类和图分类任务上表现出色。 GraphSAGE:一种基于消息传递的GNN变体,它使用...
2. 多层图注意力网络(Multi-head Attention) 上图为一个三层图注意力网络。多层注意力机制存在的意义在于:不同的特征可能需要分配不同的注意力权重,如果仅仅用单层注意力层,则对于该邻域节点的所有属性都采用了相同的注意力权重,这样将会减弱模型的学习能力。
为了稳定自我学习机制,论文使用出了一种多头注意力(multi-head attention)的方法,具体的说(Specificall),就是执行K次公式7,然后将执行的特征连接(concatenated)起来,具体公式如下: \vec{h}{i}'=\vert\vert_{k=1}^{K}\sigma(\sum_{j\in N_{i}}\alpha_{ij}^k\mathbf{W}^k\vec{h}{j}) \tag{...
2.2多头注意力机制(Multi-head Attention) 相较于上述的单一注意力机制中对于h1的处理方法,多头注意力机制在每一个注意力头中获取一个h1k。多头注意力机制中每个头的特征值串联,串联后的特征以下方式表示: (4) 在多头注意力机制下,最终的输出值将不再是F’个特征,而是KF’ 个特征。对于重复计算得出的结果可以通...
Attention 如下图所示：经过 Attention 之后节点 i 的特征向量如下：GAT 也可以采用 Multi-Head Attention，即多个 Attention，如下图所示：如果有 K 个 Attention，则需要把 K 个 Attention 生成的向量拼接在一起，如下：但是如果是最后一层，则 K 个 Attention 的输出不进行拼接，而是求平均。取出节点在 GAT 第...
。也就是说,每一次GCN的更新,多次使用注意力机制。作者称之为”多头注意力“(即Multi-Head Attention),这与Vaswani et al.(2017)的文章相似。具体而言,在最后一层之前的层,每层里 个独立的注意力机制执行上式的变换,然后将它们的特征串联起来(Concatenated)从而得到节点特征的输出表示: ...
2. 多层图注意⼒⽹络(Multi-head Attention)上图为⼀个三层图注意⼒⽹络。多层注意⼒机制存在的意义在于：不同的特征可能需要分配不同的注意⼒权重，如果仅仅⽤单层注意⼒层，则对于该邻域节点的所有属性都采⽤了相同的注意⼒权重，这样将会减弱模型的学习能⼒。在引⼊了多层注意⼒⽹络后...