图注意力卷积神经网络（机器学习笔记 – 什么是图注意力网络？）
1 、什么是图注意力网络？
顾名思义 ，图注意力网络是图神经网络和注意力层的组合 。要理解图注意力网络 ，我们首先需要了解什么是注意力层和图神经网络 。首先 ，我们将看一下对图神经网络和注意力层的基本理解 ，然后我们将重点介绍两者的结合 。让我们看一下图神经网络 。
图神经处理是数据科学和机器学习领域研究的热点之一 ，因为它们具有通过图数据进行学习并提供更准确结果的能力 。各种研究人员开发了各种最先进的图神经网络 。图注意力网络也是一种将注意力机制应用于自身的图神经网络 。
图注意网络可以解释为利用图神经网络中的注意机制 ，以便我们可以解决图神经网络的一些缺点 。
（1）图神经网络（GNN）
图神经网络是能够处理和处理图结构信息或数据的网络 。在我们的项目中使用图结构数据有很多好处 ，例如这些结构以图的顶点和节点的形式保存信息 ，并且神经网络很容易理解和学习存在于图形或三维结构 。以与分类问题相关的数据为例 ，可以由节点形式的标签和顶点形式的信息组成 。
大多数现实世界的问题都有非常庞大的数据 ，并且本身由结构信息组成 。使用图神经网络可以提供最先进的执行模型 。
（2）注意力层
在我们的一篇文章中 ，我们讨论了注意力层是一个使我们能够设计一个可以记忆长信息序列的神经网络的层 。通常 ，我们在神经机器翻译问题中发现了这些层的用途 。标准的神经网络通过以压缩上下文向量的形式对序列信息进行编码来工作 。
如果网络中包含注意层 ，则网络将被迫通过在输入和上下文向量之间
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