Graph Attention Network (GAT) / Mạng Attention Đồ thị

📖 Graph Attention Network (GAT)

Definition (English):

GAT applies attention mechanisms to graph-structured data, learning to weight the importance of different neighbors when aggregating information. Multi-head attention computes attention coefficients between connected nodes. GAT outperforms spectral and convolution-based GNNs on node classification, link prediction, and graph-level tasks. It handles heterogeneous graphs with varying node degrees.

📖 Mạng Attention Đồ thị

Định nghĩa (Tiếng Việt):

GAT áp dụng cơ chế attention lên dữ liệu có cấu trúc đồ thị, học cách weight tầm quan trọng của các láng giềng khác nhau khi tổng hợp thông tin. Attention đa đầu tính toán hệ số attention giữa các nút được kết nối. GAT vượt trội hơn GNN dựa trên phổ và tích chập trên phân loại nút, dự đoán liên kết và tác vụ cấp đồ thị. Nó xử lý đồ thị không đồng nhất với số nút degree biến đổi.

📂 Phân loại: GNN