$GAT حدد الاستنتاجات الأساسية أولاً: GAT (شبكة الانتباه الرسومية) هو فرع مهم من GNN، ويتمحور حول استخدام آلية الانتباه لتوزيع أوزان الجيران بشكل ديناميكي، مما يحل قيود الأوزان الثابتة في GCN وغيرها، مع مراعاة التكيف، والتماثل في المعالجة، وقابلية التفسير، وهو مناسب للبيانات غير المتجانسة/البيانات الديناميكية ومهام تصنيف العقد، لكنه ينطوي على مخاطر حسابية ووقوع في الإفراط في التكيف. سيتم التطرق أدناه إلى المبادئ، والمزايا والعيوب، والتطبيقات، ونقاط الممارسة.
واحد، المبدأ الأساسي (جملة واحدة + مخطط سير العمل)
- جملة واحدة: تتعلم العقدة "ما الذي يجب أن تركز عليه أكثر من جيرانها"، باستخدام أوز