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4.3 图注意力网络 (GAT) 4.3 图注意力网络 (GAT)：让神经网络学会“察言观色” 图神经网络 (GNN) 的世界充满了奇妙的可能性，它让我们能够利用深度学习的力量来处理结构化的图数据。在前几章中，我们已经了解了一些经典的 GNN 模型，它们在处理图数据时表现出色。然而，这些模型在聚合邻居节点的信息时，往往采用一视同仁的态度，忽略了不同邻居节点的重要性差异。 想象一下，你在向朋友咨询关于购买哪款手机的建议。 会员。《4.3 图注意力网络 (GAT)》收录于灏天文库文集《图神经网络 (GNN) 入门与实战：深度学习在图数据上的应用》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

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原文： https://aiknowledge.cn/collection/529-%E5%9B%BE%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C-gnn-%E5%85%A5%E9%97%A8%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E6%88%98%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E5%9B%BE%E6%95%B0%E6%8D%AE%E4%B8%8A%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8

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