导读 📚 在机器学习领域中，图神经网络（GNN）已经成为处理图结构数据的重要工具。其中，Graph Attention Networks (GAT) 是一种非常强大的
📚 在机器学习领域中，图神经网络（GNN）已经成为处理图结构数据的重要工具。其中，Graph Attention Networks (GAT) 是一种非常强大的GNN模型，它通过注意力机制自动为不同节点分配权重，从而更有效地捕捉节点之间的关系。🎯
💡 本文将带你一起探索如何使用GAT模型来提高citeseer图数据集上的分类准确率。Citeseer数据集是一个经典的学术论文引用网络，每个节点代表一篇论文，边表示引用关系。在这个数据集中，我们面临的挑战是如何准确地对每篇论文进行分类。🧐
📊 我们将介绍如何准备数据、构建GAT模型，并通过实验验证其在citeseer数据集上的表现。此外，还将分享一些优化技巧和经验，帮助你更好地理解GAT的工作原理及其在实际应用中的潜力。🚀
希望这篇文章能为你提供有价值的见解！如果你有任何问题或建议，请随时留言讨论。💬
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