比gat更好的图神经网络

图神经网络 (Graph Neural Networks, GNNs) 是一种用于处理图形数据的强大工具，它们通过节点、边和全局结构信息对图中的数据进行建模。虽然GAT (Graph Attention Network) 是一种非常受欢迎的GNN模型，它引入了注意力机制来增强邻域信息的学习，相比于GAT，还有一些其他改进的GNN模型：

1. **GCN (Graph Convolutional Networks)**：由Kipf和Welling提出，简化了原始的Chebyshev多项式方法，采用线性组合的方式学习节点特征，降低了复杂度。

2. **SAGE (Structured Attention Graph Embeddings)**：该模型提出了无监督的图卷积层，通过聚合邻居节点的信息，并结合全连接层，实现了更高效的学习。

3. **GIN (Graph Isomorphism Network)**：设计上强调理论保证，它能达到理论上最大的表示能力，能够精确地模拟图同构性质。

4. **GraphSAGE**：类似于SAGE，但采用了随机采样邻居的方法，适合大规模图处理。

5. **EdgeConv (Dynamic Edge Conditioned Filters)**：通过动态调整滤波器来处理有向图，更注重捕捉边的方向信息。

每个模型都有其优势和适用场景，选择哪种取决于具体的任务需求、数据规模以及计算资源。