그래프 어텐션 네트워크

그래프 주의 네트워크(GAT)는 그래프 구조의 데이터를 위해 설계된 신경망의 한 유형입니다. 이는 2017년에 페타르 벨리치코비치와 그의 동료들에 의해 제안되었습니다.그래프 어텐션 네트워크". GAT는 마스크 처리된 자기 주의 계층을 사용하여 그래프 합성곱 또는 그 근사화에 기반한 기존 기법의 한계를 해결합니다. GAT의 노드는 이웃의 특징에 대해 주의 연산을 수행할 수 있으므로, 값비싼 행렬 연산(예: 역행렬)이나 그래프 구조에 대한 사전 지식 없이도 각 노드에 서로 다른 가중치를 암묵적으로 할당할 수 있습니다. 이를 통해 GAT는 스펙트럼 기반 그래프 신경망의 여러 핵심 과제를 동시에 해결하고, 귀납적 문제뿐만 아니라 기존 문제에도 모델을 편리하게 적용할 수 있습니다.