融合注意力机制的GCN结构图

融合注意力机制的GCN结构图如下所示：
图卷积网络（GCN）的融合注意力机制结构图由两部分组成：节点特征更新和注意力机制。在节点特征更新部分，GCN使用邻居节点的特征进行标准化求和，得到节点i在第l+1次更新的特征值。这里使用了激活函数σ（通常是ReLU）对特征进行非线性变换，权重矩阵W用于进行节点特征转换。

在注意力机制部分，GCN使用图注意力网络（GAT）的思想来收集并累加距离为1的邻居节点的特征表示。GAT与GCN的核心区别在于如何计算邻居节点的注意力权重。

综合起来，融合注意力机制的GCN结构图包括节点特征更新和注意力机制两个部分，通过将邻居节点的特征与注意力权重相乘并求和，实现了对局部图结构的关注和重要性加权。这种融合注意力机制可以提高GCN模型在节点分类任务中的性能和泛化能力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [图注意力机制GAT和图注意力网络GCN的区别](https://blog.csdn.net/ch_shijie/article/details/123377287)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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