图注意力网络GAT简介与实战

"本文主要探讨了GCN的局限性，并引出了GAT（图注意力网络）作为解决方案。文章提到了图数据的结构特征和顶点的属性特征，以及GCN在处理inductive任务和有向图时的问题。GAT通过引入注意力机制解决了这些问题，允许为不同邻居分配不同的权重。" 在图神经网络领域，GCN（图卷积网络）是一种广泛应用的模型，尤其在处理transductive任务时表现出色。然而，GCN在面对某些特定挑战时存在局限性。首先，GCN无法有效地处理inductive任务，因为它依赖于固定结构的图。当图结构发生变化，例如新节点的加入，GCN的参数需要重新训练，这限制了其在动态图场景中的应用。 其次，GCN在处理有向图时遇到困难。在有向图中，边的方向表示了信息传递的方向，但GCN对所有邻居使用相同的权重，忽视了方向性和邻接节点的重要性差异。这导致了信息融合的一致性，而不是差异化处理。由于有向图的拉普拉斯矩阵非对称，原有的特征值分解方法不再适用，影响了GCN的频率域分析。 为了解决这些问题，GAT（图注意力网络）应运而生。GAT引入了注意力机制，允许为每个顶点的邻居赋予不同的权重，从而克服了GCN中邻居权重统一的限制。通过这种机制，GAT能更好地捕捉节点间的关系强度，适应有向图和inductive任务的需求。 在GAT中，每个节点不仅考虑其一阶邻居，还可以考虑多阶邻居，而且每个邻居的贡献会根据一个注意力系数进行加权。这些注意力系数是通过一个注意力函数计算得出，该函数通常涉及节点特征的非线性变换，使得模型能够动态地调整权重，对不同邻居的信息给予不同程度的关注。 以一个简单的例子来说明，如果我们将卷积核扩展到多阶邻居，如图中所示，GAT的卷积核会根据注意力系数调整，使得每个邻居的特征可以独立地影响中心节点的更新，而不是简单地平均或加权平均。这样，即使在有向图中，也能为每个节点提供更精确的表示。 总结起来，GAT通过引入注意力机制，解决了GCN在处理inductive任务和有向图时的局限性，提高了模型的灵活性和表达能力。这种创新使得GAT在处理复杂图数据结构，特别是动态和异构图场景中，成为了更具潜力的方法。