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質圖結構的適應能力。 在實際應用中，GAT 常被用於 節點分類、連結預測以及 圖分類 等任務。例如在社交網路平台，可以用來識別意見領袖；在生物資訊學中，可用於預測蛋白質交互作用；在交通流量預測中，則能捕捉道路網絡中的動態關聯。研究顯示，多層 GAT 堆疊可進一步提升效能，並可結合 殘差連接 或 圖注意力池化 技術以減輕過擬合。 總的來說，圖注意力網路提供了靈活的注意力分配機制成為圖結構資料建模的重要工具，並已廣泛應用於 分子屬性預測、推薦系統及異常檢測等領域。