#欧美关税风波冲击市场 حدد أولاً الاستنتاجات الأساسية: GAT (شبكة الانتباه الرسومية) هو فرع مهم من GNN، ويتمحور حول استخدام آلية الانتباه لتوزيع أوزان الجيران بشكل ديناميكي، مما يحل قيود الأوزان الثابتة مثل GCN، مع مراعاة التكيف، والتماثل في المعالجة، وقابلية التفسير. يناسب المهام مثل التصنيف غير المتجانس/الرسومي المتغير ديناميكياً وتصنيف العقد، لكنه ينطوي على مخاطر حسابية و overfitting. سيتم التوسع أدناه حول المبادئ، المزايا والعيوب، التطبيقات، ونقاط الممارسة.
واحد، المبادئ الأساسية
- تتعلم العقدة "أي الجيران يجب أن تركز عليهم أكثر"، باستخدام أوزان الانتباه لدمج معلومات الجيران بشكل وزن، للحصول على تمثيل