深入解析图神经网络注意力机制:数学原理与可视化实现
在图神经网络(Graph Neural Networks, GNNs)的发展历程中,注意力机制扮演着至关重要的角色。通过赋予模型关注图中最相关节点和连接的能力,注意力机制显著提升了GNN在节点分类、链接预测和图分类等任务上的性能。尽管这一机制的重要性不言而喻,但其内部工作原理对许多研究者和工程师而言仍是一个"黑盒"。
本文旨在通过可视化方法和数学推导,揭示图神经网络自注意力层的内部运作机制。我们将采用"位置-转移图"的概念框架,结合NumPy编程实现,一步步拆解自注意力层的计算过程,使读者能够直观理解注意力权重是如何生成并应用于图结构数据的。
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