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GRAPH ATTENTION NETWORKS (ICLR 2018)阅读笔记

GAT层的输入，一组节点的特征。输出，也是一组节点的特征。
输入的节点维度为F，输出的节点特征维度为F撇
在这里插入图片描述
一个权重矩阵W，维度为FF撇
GRAPH ATTENTION NETWORKS (ICLR 2018)阅读笔记_第1张图片
这个a就是来描述节点j对于节点i的重要性的
在这篇文章中，a是一个单层的前馈神经网络，由一个weight vector来参数化，这个vector 是2F撇维的。
GRAPH ATTENTION NETWORKS (ICLR 2018)阅读笔记_第2张图片
然后开始聚合
GRAPH ATTENTION NETWORKS (ICLR 2018)阅读笔记_第3张图片
还有一种方法是：
GRAPH ATTENTION NETWORKS (ICLR 2018)阅读笔记_第4张图片
这种就是多取几个attention网络，学习得到不同的a，然后将最终得到的向量拼接在一起：
在这里插入图片描述
这里得到的最终结果是KF撇维的
或者不拼接，直接累加之后再平均：
在这里插入图片描述

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