#欧美关税风波冲击市场 Спершу визначимо основний висновок: GAT (Графова увага-мережа) є важливим гілкою GNN, основною ідеєю якої є використання механізму уваги для динамічного розподілу ваг сусідів, що вирішує обмеження фіксованих ваг у GCN та подібних моделях, забезпечуючи адаптивність, можливість паралельної обробки та пояснюваність. Це підходить для гетерогенних/динамічних графів і задач класифікації вузлів, але має ризики високих обчислень та перенавчання. Нижче розглянемо принципи, переваги, застосування та практичні аспекти.
一、核心原理
- Вузол навчається “більше звертати увагу на певних сусідів”, викор