Graph Attention Network

Das Graph Attention Network (GAT), das 2018 von Veličković und Kollegen eingeführt wurde, ist eine Variante neuronaler Graphennetze, die durch einen Self-Attention-Mechanismus lernt, wie viel Bedeutung jedem benachbarten Knoten zugewiesen werden soll. Bei heterogenen Nachbarschaften und relationaler Klassifizierung erzielt es überlegene Ergebnisse im Vergleich zu Graph Convolutional Networks (GCN).