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GCN、GAT、GraphSAGE的优势很明显，想问一下它们分别有什么缺点? - 知乎
3 GAT这篇论文创新之处是加入attention机制，给节点之间的边给予重要性，帮助模型学习结构信息。相对的缺点就是训练方式不是很好，其实这个模型可以进一步改，用attention做排序来选取采样节点，这样效果和效率方面应该会有提升。
GAT具体能应用到什么领域？ - 知乎
gat不用假设所有结点的顺序是如何的，且不需要限制结点的个数。最后，作者提到，可以开发出GAT层来减少节点和边的空间复杂度到线性级别，并能能够使得GAT模型在更大的图数据集上运行。
Graph Attention Networks - 知乎
• GAT广泛引入到各种应用问题 • GCN、GAT、GraphSAGE都是非常重要的模型，也是经典baselines • 模型的学习要总结出共性，统一的框架，同时比较不同发现创新点至此，行文结束。如果对您有帮助的话，可以点赞，打赏支持一下哦！
为什么《GTA5》要分两个版本？ - 知乎
虽然问题问的不够详细，但我能看明白题主想要表达的意思。从2025年3月开始，pc版的《gta5》成了两个版本，一个传承版
德训鞋为什么这几年突然火了？这款鞋有什么历史？
根据联邦国防军历史博物馆的官方记录显示GAT的初步设计是由彪马(Puma)提出的。但奇怪的是，彪马公开声明称该公司从未为西德军队生产过训练用鞋。另一方面，阿迪达斯公开承认曾在20世纪80年代和90年代生产名为“BW Sport型号的训练鞋。
为什么GAT能够实现Inductive learning，而GCN不行？ - 知乎
GAT是图卷积在空域的表现形式，这使得其能够逐节点运算实现“卷积”，虽然也用到拉普拉斯矩阵信息，计算过程却已经脱离了拉普拉斯矩阵的束缚，其训练目标是中心节点与邻居节点的“聚和”关系，所以就算出现了unseen node，图结构改变了，训练好的“聚和
GCN和GAT可不可以使用minibatch? - 知乎
gcn从理论上来讲应该不可以，因为gcn在推导过程中是利用全图信息进行傅立叶变换，如果进行minibatch，对输入的节点来说傅立叶变换就不成立。对于gat来说，这个我还不能很确定能不能用minibatch，它不需要考虑图结构，所以感觉可以，但代码上实现还没成功
图神经网络（GCN、GraphSage、GAT）等在公司实际推荐系统中有应用么？ - 知乎
同时，它容易受到图形稀疏性和连通性等结构限制，且难以捕获拓扑结构和层次结构等高阶信息。另外，基于Word2vec的单隐层网络，节点间缺少共享参数，模型表达能力有限。随着GCN、GraphSAGE和GAT等图神经网络的提出，这些问题得到了较好优化，下一节会重点阐述。