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3.GAT这篇论文创新之处是加入attention机制，给节点之间的边给予重要性，帮助模型学习结构信息。 相对的缺点就是训练方式不是很好，其实这个模型可以进一步改，用attention做排序来选取采样节点，这样效果和效率方面应该会有提升。 说的可能不准确，欢迎讨论。

GraphSAGE-LSTM（3 layers）表现已经取得了之前的SOTA结果，但是Const-GAT尽管不使用注意力机制，其表现能力也能飞跃到0.93左右，而GAT加上注意力机制，能够将这个结果更进一步。 思考：为什么Const-GAT即使没有添加自注意力机制的优势，也能够将表现提升得那么明显呢？ 【晓白】大家好，今天继续为大家更新有关图神经网络的基础内容。今天更新 图注意力网络 (GAT：Graph Attention Networks)。 希望对GNN入门的同学有帮助！不能错过！如果您打算入门并精通深度学习知识，有任何疑问也可以私信讨论，我们一起进步，互相学习。代码设计有很多细节，如果需要代码和数据. 虽然问题问的不够详细，但我能看明白题主想要表达的意思。 从2025年3月开始，PC版的《GTA5》成了两个版本，一个传承版，一个增强版。 因此，我稍微编辑了一下原问题，使问题更加易懂。 从硬件方面来说，这是一个历史原因。 《GTA5》于2013年，首发于PS3、Xbox 360平台。 此时，是这两台机器的生涯. GAT的设计使其天然适合inductive learning。 GCN 虽然依赖于固定的图结构，但通过适当的修改（如图池化技术或灵活的节点特征表示），它也可以在一定程度上处理新的图结构，从而进行inductive learning。

这个问题估计看过图注意力网络（GAT）的人都遇到过，因为GAT的原文里给出的Attention计算方法只是一个参考，而Github中GAT具体的实现方法却有多种。 首先，GAT其实就是用注意力机制来计算聚合周边节点（包括自己）时的权重： 图注意力网络（Graph Attention Networks，GAT）：2018年，Petar Veličković等人提出了图注意力网络，它采用了注意力机制来计算节点之间的相似度，可以学习每个节点在不同层次上的不同重要性。 GCN和GAT可不可以使用minibatch? 如题，考虑在大图上使用GAT或者传统GCN时能不能每次采样子图然后训练，但感觉会破坏完整图结构… 图神经网络（GCN、GraphSage、GAT）等在公司实际推荐系统中有应用么？ 目前国内公司推荐系统还是基于Hive/Spark SQL + 传统算法的套路，有将图卷积网络实际应用的么？ 显示全部 关注者 547

GAT 结合了注意力机制，其实这与 NLP 中炙手可热的 Transformer 有着相似性：Transformer 使用了 self-attention 机制将输入中的每个单词用其上下文的加权来表示，而 GAT 是使用了 self-attention 机制将每个节点用其邻居的加权来表示 [4]。 更多拓展阅读可移步：

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