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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?
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。 说的可能不准确，欢迎讨论。
- GAT具体能应用到什么领域？ - 知乎
GraphSAGE-LSTM（3 layers）表现已经取得了之前的SOTA结果，但是Const-GAT尽管不使用注意力机制，其表现能力也能飞跃到0 93左右，而GAT加上注意力机制，能够将这个结果更进一步。 思考：为什么Const-GAT即使没有添加自注意力机制的优势，也能够将表现提升得那么明显呢？
- Graph Attention Networks
3 GAT模型可以适用于直推式和归纳式学习。 4 GAT算法在多个图数据集上达到最优效果。 GNN结构: Weights using in updating hidden states of GNN Sharing weights for all nodes in graph Nodes are differently updated by reflecting individual node features,H-j GAT结构: GCN: Weights in average depends on degree of
- 刚接触图神经网络，对图注意力网络也不明白，向问问图注意力网络中的权重是怎么训练学习到的尼？ - 知乎
图注意力网络（GAT）计算周边节点（包括自己）的权重，并进行聚合 一般来说，这些方法分为2个步骤： 权重计算（没有归一化）：为每条边计算权重，特征和网络可以用多种方法实现
- 图神经网络的发展历程，截止2023年
图注意力网络（Graph Attention Networks，GAT）：2018年，Petar Veličković等人提出了图注意力网络，它采用了注意力机制来计算节点之间的相似度，可以学习每个节点在不同层次上的不同重要性。
- Transformer和GNN有什么联系吗？ - 知乎
2 Graph Transformer与GAT， Transformer之间的区别 关联 既然是近似，那Graph Transformer与GAT， Transformer之间的区别是什么? 从Attention机制的角度来简单的回答一下第三个问题。 GAT们的self-attention只计算邻居节点，而Transformer们的self-attention会考虑所有的节点。
- 知乎 - 有问题，就会有答案
最近在看GCN有关的文章，发现网络层数深了之后，效果不佳，如果加入残差网络的话，会得到改善吗，是否有…
- 如何理解 Graph Convolutional Network（GCN）？ - 知乎
值得说明的是：GAT作者写道“It is worth noting that, as Kipf Welling (2017) and Atwood Towsley (2016), our work can also be reformulated as a particular instance of MoNet (Monti et al , 2016) ” 也就是说本质上这些模型都可以认为是在重新定义了图的邻接关系后，再进行基本的卷积运算。
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