反向連結 · 圖卷積網路
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☯️ 概念2 筆
圖注意力網路
圖注意力網路（Graph Attention Network，簡稱 GAT）是圖神經網路家族中的一員，利用 [[注意力機制]] 自我學習相鄰節點的特徵重要性。與傳統 [[卷積神經網路]] 或 [[圖卷積網路]] 不同，GAT 採用可學習的加權注意力係數，使每條邊可以在不同程度上貢獻目標節點的表達。這種設計讓模型能動態聚焦於資訊量較高的鄰居，提升了對於稀疏或異
更新：2026/6/5
图神经网络
圖神經網絡（Graph Neural Network，簡稱GNN）是一種專門用來處理圖結構資料的深度學習模型。它透過在節點與邊之間傳遞訊息，逐步聚合鄰居特徵，從而產出全域性的表示。常見的實現包括[[圖卷積網路]]（GCN）、[[GraphSAGE]]以及[[圖注意力網路]]（GAT），這些架構分别採用卷積、採樣與注意力機制來提升表達能力。 在應用層面上，圖神
更新：2026/6/5