✨ GAT代码理解✨
发布时间：2025-02-26 10:12:49来源：
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在深度学习领域中，图注意力网络（Graph Attention Networks, GAT）是一种非常重要的模型。它能够帮助我们更好地理解和处理复杂的数据结构，特别是在社交网络分析、化学分子建模和推荐系统等方面。🔍
首先，我们需要了解GAT的基本概念。它是一种基于注意力机制的神经网络模型，可以自动地为每个节点分配权重，从而更好地捕捉节点之间的关系。💡
接下来，让我们来看一下GAT的核心代码。在初始化阶段，我们需要定义一些关键参数，例如输入维度、输出维度和注意力头的数量。🛠️
然后，在前向传播过程中，GAT会计算每个节点与其邻居节点之间的注意力系数。这一步是通过一个共享的线性变换和softmax函数来实现的。📊
最后，通过将这些注意力系数与节点特征进行加权求和，我们可以得到最终的输出结果。这使得GAT能够有效地捕捉到图结构中的重要信息。📈
总之，GAT是一种强大的工具，可以帮助我们在图数据上进行更深入的研究和应用。🚀
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