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图关注网络 (GAT)

这是论文 Gra ph 注意力网络的 Py Torch 实现。

GAT 处理图形数据。图由连接节点的节点和边组成。例如，在 Cora 数据集中，节点是研究论文，边缘是连接论文的引文。

GAT 使用蒙面自我注意力，有点类似于变形金刚。GAT 由堆叠在一起的图形注意层组成。每个图形注意层都将节点嵌入作为输入和输出转换的嵌入。节点嵌入会注意它所连接的其他节点的嵌入。图形关注层的详细信息与实现一起包括在内。

以下是在 Cora 数据集上训练双层 GAT 的训练代码。