개요GAT(Graph Attention Network)는 그래프 신경망(GNN)에서 각 노드가 이웃 노드로부터 정보를 수집할 때, 이웃마다 다른 중요도를 부여할 수 있도록 self-attention 메커니즘을 적용한 모델이다. 기존의 GCN이 평균 또는 정규화 방식으로 이웃 정보를 집계하는 것과 달리, GAT는 학습 가능한 attention 가중치를 통해 더 중요한 이웃의 정보를 더 많이 반영한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Self-attention을 그래프 구조에 적용하여 노드 간 정보를 가중 집계하는 GNN 아키텍처목적이웃 노드의 상대적 중요도를 반영한 임베딩 생성필요성정규화 기반 GCN이 이웃 간 차이를 반영하지 못하는 한계 극복GAT는 노드 간 관계의 동적 중요도를 반영함으로써 표현력과 ..
