ScholarGate
어시스턴트
Machine learning

그래프 어텐션 네트워크

Veličković와 동료들이 2018년에 소개한 그래프 어텐션 네트워크(GAT)는 자체 어텐션 메커니즘을 통해 각 이웃 노드에 할당할 중요도를 학습하는 그래프 신경망의 변형입니다. 이 모델은 이종적 이웃과 관계형 분류에서 그래프 컨볼루션 네트워크(GCN)보다 우수한 성능을 보입니다.

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그래프 어텐션 네트워크
로지스틱 회귀랜덤 포레스트순환 신경망XGBoost지수 무작위 그래프 모형 (ERGM / p*)그래프 컨볼루션 신경망 (GCN)Longformer / BigBird전문가 혼합확률적 블록 모형 (Stochastic Bl…시각적 대조 학습

출처

  1. Veličković, P. et al. (2018). Graph Attention Networks. ICLR. link ↗
  2. Brody, S. et al. (2022). How Attentive are Graph Attention Networks? ICLR. link ↗

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ScholarGate. (2026, June 1). Graph Attention Network (GAT). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/graph-attention-network

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지수 무작위 그래프 모형 (ERGM / p*)그래프 컨볼루션 신경망 (GCN)Longformer / BigBird전문가 혼합확률적 블록 모형 (Stochastic Block Model, SBM)시각적 대조 학습

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ScholarGate — Graph Attention Network (Graph Attention Network (GAT)). 2026-06-15에 다음에서 검색함: https://scholargate.app/ko/deep-learning/graph-attention-network · 데이터셋: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026