深度学习之GAT图注意力网络

本作品展示了图注意力网络（GAT，Graph Attention Networks）的核心原理，通过节点特征的线性变换计算注意力权重，经Softmax归一化后动态分配邻居节点的重要性，结合加权聚合与“concat/avg”操作实现多源特征融合，最终输出高阶节点表示，突显了GAT自适应聚焦关键连接和多头注意力增强表达能力的特性。