【AI】深入解析图神经网络注意力机制：数学原理与可视化实现

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                            转自DeepHub IMBA，版权属于原作者，用于学术分享，如有侵权留言删除  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。 通过将复杂的数学表达式转化为易于理解的代码块和可视化图形，本文不仅适合已经熟悉图神 ………………………………