グラフアテンション

グラフアテンションは、アテンションメカニズムに基づくグラフニューラルネットワークの手法で、ノード間の重み付けを学習することでグラフ構造内の複雑な関係性を捉えます。その主な目的は、グラフデータの表現学習能力を向上させ、ノード分類、リンク予測、グラフ分類などのタスクにおいてより正確な性能を達成することです。グラフアテンションは、動的にアテンション係数を調整することで大規模なグラフデータを効率的に処理し、モデルの解釈可能性と堅牢性を向上させます。この手法は、ソーシャルネットワーク分析、バイオインフォマティクス、推薦システムなどの分野で重要な応用価値を示しています。