GCN與GAT之間的重要聯繫和區別

談幾點深入的理解   1. 與GCN的聯繫與區別 無獨有偶，我們可以發現本質上而言：GCN與GAT都是將鄰居頂點的特徵聚合到中心頂點上（一種aggregate運算），利用graph上的local stationary學習新的頂點特徵表達。不同的是GCN利用了拉普拉斯矩陣，GAT利用attention係數。一定程度上而言，GAT會更強，因爲 頂點特徵之間的相關性被更好地融入到模型中。 2.  爲什麼

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