在深度学习领域中，图神经网络（GNN）是一种非常重要的模型，它能够处理非欧几里得空间中的数据。其中，图注意力网络（Graph Attention Networks, GAT）作为GNN的一种变体，通过引入注意力机制，使得模型能够更有效地捕捉节点之间的复杂关系。👀

那么，GAT是谁提出的呢？它是由Veličković等人于2017年首次提出。他们的研究发表在ICLR 2018上，并迅速成为图神经网络领域内的重要里程碑之一。这项工作不仅展示了如何将注意力机制应用于图结构数据，还为后续研究提供了新的视角和方法。🏆

在理论推导方面，GAT的核心在于使用了注意力机制来动态地确定不同邻居节点对当前节点的影响程度。这种设计使得模型具有更强的学习能力和更好的泛化性能。🔍

此外，GAT还展示了其在多种任务上的卓越表现，如节点分类、链接预测等。这些成就进一步证明了GAT作为一种强大的图神经网络模型的价值。🚀

总之，GAT作为图神经网络的一个重要分支，不仅在理论上进行了创新，还在实际应用中取得了显著成果。如果你对图神经网络感兴趣，GAT绝对值得你深入了解。💡