gat网络输入输出都是什么

GAT网络是指图注意力网络（Graph Attention Network），它是一种用于图结构数据的深度学习模型。在GAT网络中，输入通常是一个图结构数据，比如社交网络中的用户节点和他们之间的关系。每个节点都有一组特征向量作为输入。输出是对每个节点的表示，这些表示将节点进行聚类或分类。在GAT网络中，每个节点可以聚合其邻居节点的信息，通过学习到的注意力权重来确定不同邻居节点对当前节点的影响程度。因此，GAT网络的输出是经过注意力机制加权的节点特征表示。

具体来说，GAT网络的输入包括节点特征矩阵、节点之间的邻接矩阵和注意力权重的学习参数。节点特征矩阵描述了每个节点的特征向量，邻接矩阵描述了节点之间的连接关系，而注意力权重则是GAT网络中学习到的参数，用于确定节点之间的信息传递权重。

GAT网络的输出是经过注意力机制加权的节点表示，这些节点表示包含了节点自身的特征以及邻居节点的信息。这些表示可以用于聚类、分类或预测任务。因此，GAT网络的输入和输出都是关于图结构数据的节点特征表示，通过学习到的注意力权重来捕捉不同节点之间的相关性和影响程度。 GAT网络的输入包括节点特征向量和节点之间的连接关系，输出则是经过注意力机制加权的节点表示。