GAT图注意力网络原理和源码解读（tensorflow）

人工智能

2023-09-06 02:52:55

图注意力网络：深入探索 GAT 原理、实现和应用

探索图注意力网络（GAT）

近年来，图神经网络（GNN）在处理非欧几里得图数据方面引起了极大的关注。其中，图注意力网络（GAT）因其出色的性能和易于理解的原理而备受瞩目。本文将深入探讨 GAT 的原理、实现（以 TensorFlow 为例）和广泛的应用场景。

GAT 原理：关注图中的重要性

GAT 是一种基于注意力机制的 GNN，它旨在学习图中节点之间的重要性权重。其核心思想是通过多头注意力机制，为每个节点及其邻居节点分配不同的注意力分数，从而捕捉图中不同层级和不同类型的依赖关系。

具体来说，GAT 通过以下步骤计算节点的表示：

特征转换： 将节点的原始特征通过线性变换投影到高维空间，以增强特征表达能力。
注意力机制： 对每个节点及其邻居节点进行注意力计算，得到表示节点间重要性的权重系数。
加权求和： 将邻居节点的特征乘以注意力权重，并进行求和，得到该节点的新表示。

TensorFlow 中的 GAT 实现

让我们通过一个 TensorFlow 中的 GAT 实现示例来了解其技术细节：

import tensorflow as tf

class GATLayer(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, units, num_heads, dropout_rate=0.6, activation='relu'):
        super().__init__()
        self.units = units
        self.num_heads = num_heads
        self.dropout_rate = dropout_rate
        self.activation = activation

        self.att_w = tf.keras.layers.Dense(units=units * num_heads, use_bias=False)
        self.att_a = tf.keras.layers.Dense(units=num_heads, use_bias=False)
        self.dense = tf.keras.layers.Dense(units=units, use_bias=False)

    def call(self, inputs, mask=None):
        # 输入的维度为[batch_size, num_nodes, feat_dim]
        # 输出的维度为[batch_size, num_nodes, units]

        x, adj = inputs

        # 计算节点注意力权重
        attn_input = tf.concat([self.att_w(x), self.att_w(adj)], axis=-1)
        attn_score = tf.nn.softmax(self.att_a(attn_input))

        # 计算加权特征表示
        attn_output = tf.matmul(attn_score, x)

        # 计算节点新表示
        output = self.dense(attn_output)

        # 激活函数
        output = self.activation(output)

        return output