1.操作對象不同

GCN主要用于處理圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，其操作對象是節(jié)點和邊，關(guān)注的是節(jié)點間的鄰接關(guān)系。Self-attention機(jī)制則被廣泛應(yīng)用于處理序列數(shù)據(jù)，其操作對象是序列中的元素，關(guān)注的是元素間的相關(guān)性。

2.信息聚合方式不同

在信息聚合上，GCN主要采用鄰居節(jié)點信息的平均或加權(quán)平均來更新節(jié)點的特征。而self-attention機(jī)制則計算序列中每個元素與其他元素的相似度，根據(jù)相似度對其他元素的信息進(jìn)行加權(quán)聚合。

3.對拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的依賴程度不同

GCN非常依賴于圖的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，節(jié)點的更新受其鄰居節(jié)點的影響，忽略了遠(yuǎn)程節(jié)點的影響。Self-attention機(jī)制則通過計算元素間的相似度，使得每個元素都能獲得全局的信息，無需拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。

4.應(yīng)用場景不同

由于GCN的特性，它常被用于圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的分析和挖掘，例如社交網(wǎng)絡(luò)分析、生物信息學(xué)等領(lǐng)域。而self-attention機(jī)制則廣泛應(yīng)用于自然語言處理領(lǐng)域，如機(jī)器翻譯、情感分析等任務(wù)。

延伸閱讀

深入了解Graph Attention Networks（GATs）

在傳統(tǒng)的圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）中，節(jié)點的特征是由其所有鄰居節(jié)點的特征平均值得到的，這種方法沒有考慮到鄰居節(jié)點間的差異性。而Graph Attention Networks（GATs）則結(jié)合了GCN和self-attention機(jī)制的優(yōu)點，它對鄰居節(jié)點賦予不同的權(quán)重，這個權(quán)重是通過self-attention機(jī)制得到的。

在GATs中，每個節(jié)點都會有一個自己的注意力機(jī)制，這個機(jī)制會賦予不同的權(quán)重給該節(jié)點的鄰居節(jié)點。這樣，節(jié)點的特征就不再是鄰居節(jié)點特征的簡單平均，而是根據(jù)鄰居節(jié)點的重要性進(jìn)行加權(quán)平均，從而更好地捕捉圖結(jié)構(gòu)的信息。

因此，GATs在圖節(jié)點分類、圖鏈接預(yù)測等任務(wù)上取得了良好的效果，為圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究開辟了新的方向。