自注意力机制结构示意图

对于自注意力机制的示意图，在引用中提到的Graph Attention Network (GAT)使用了注意力机制对邻近节点特征进行加权求和。为了对注意力机制有一个全局观念，引用中提到的熵被用来衡量注意力分布。而引用中的图卷积网络Graph Convolutional Network (GCN)则将局部的图结构和节点特征结合起来。综合这些信息，我们可以得出自注意力机制的示意图应该包含类似于以下的结构：

1. 输入层：包括图的节点特征和图的邻接矩阵。
2. 自注意力层：使用注意力机制对邻近节点特征进行加权求和，根据节点特征计算注意力权重。
3. 加权求和层：根据注意力权重对邻近节点特征进行加权求和得到节点的表示。
4. 输出层：根据节点的表示进行节点分类或其他任务。

综上所述，自注意力机制的结构示意图包含输入层、自注意力层、加权求和层和输出层。其中，自注意力层是关键步骤，通过计算注意力权重来决定邻近节点特征的权重。注意力权重的计算可以根据节点特征来进行，独立于图结构。这种机制可以使模型学习到不同的注意力权重，并具有一定的泛化能力。