GAT比GCN、GraphSAGE、APPNP和MLP优势在哪

GAT（Graph Attention Network）相比于其他图神经网络模型，有以下优势：

1. 考虑了节点之间的关系：GAT不仅考虑了每个节点的特征向量，还利用注意力机制学习节点之间的关系，从而更好地捕捉图中的信息。

2. 可以处理任意图形状：GAT不需要事先对图形状进行分类或预处理，可以处理任意形状的图。

3. 可以学习不同权重的邻居节点：在注意力机制中，GAT可以学习不同权重的邻居节点，从而更好地捕捉节点之间的关系。

4. 高效：GAT的计算复杂度与图中节点的数量成正比，而不是节点数量的平方，因此在大型图上具有高效性。

5. 鲁棒性：GAT具有较强的鲁棒性，对于噪声和缺失数据具有较好的处理能力。