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摘要本文概述了传统神经网络体系结构的演变，例如完全连接的网络，卷积神经网络（CNNS）和经常性的神经网络（RNNS） - 变形金刚的跨形成范式。它突出了变形金刚通过引入提出机制，实现有效的并行处理并捕获长期依赖性来彻底改变深度学习，而这些依赖性较早就在努力处理。然后，本文专注于将这些原理应用于图形结构化数据。它探讨了图形神经网络（GNNS）如何，尤其是图形注意力网络（GAT），将注意力机制和位置编码整合在一起，以有效地模拟节点之间的复杂关系。重点放在gat在不同领域的实际实用性，从推荐系统和药物发现到欺诈检测和时间序列的异常检测。通过此综合，本文强调了基于注意力的方法对Handling复杂，相互联系的数据集的不断增长，并概述了正在进行的研究方向，这些研究方向推动了图形转换的领域。
№1（130）1225年。
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