GATv2注意力机制

GATv2（Graph Attention Network v2）是一种改进的图神经网络模型，它基于Transformer架构的注意力机制。原版的Graph Attention Network（GAT）引入了自注意力机制到图卷积过程中，使得每个节点能够学习到邻居节点对它的影响程度，并将这种加权聚合的结果作为其特征表示。

GATv2相对于GAT有以下几个关键特点：

1. **更复杂的注意力机制**：它可能采用多层次或多头注意力模块，每层可以有不同的注意力权重，增强了模型处理复杂图结构的能力。

2. **标准化**：GATv2可能会通过标准化步骤（如Layer Normalization）来更好地控制信息传播，防止梯度消失或爆炸问题。

3. **动态邻域大小**：它允许节点根据输入数据动态调整关注的邻居数量，增加了模型的灵活性。

4. **可学习的连接权重**：除了依赖固定邻居外，GATv2可能还允许学习边的相对重要性。

5. **残差连接**：为了促进模型训练过程，GATv2可能会结合残差连接，加速收敛并提升性能。