gat算法原理

gat算法原理
GAT（Graph Attention Networks）算法是一种空域的GNN，其原理主要基于节点的地理位置进行分簇，并对簇内的节点选择性地进行休眠。

在各数据源到数据目的地之间存在有效通路的前提下，GAT尽量减少参与数据传输的节点数，从而减少用于数据包侦听和校收的能量开销。

它将无线传感器网络划分成若干个单元格（簇），各单元格内任意一个节点都可以被选为代表，代替本单元格内所有其他节点完成数据包向相邻单元格的转发。

被选中的节点成为本单元格的簇头节点，其他节点都进行休眠，不发送、接收和侦听数据包。

GAT算法的核心思想是在图结构上应用注意力机制。

它将节点之间的关系通过注意力系数进行建模，使模型可以自动学习不同节点之间的关系权重。

在计算过程中，GAT通过多头注意力机制对节点的邻接矩阵进行特征分解，然后将得到的特征向量看作常数，应用卷积核对其进行作用，最终得到每个节点的特征表示。

总的来说，GAT算法通过有效地利用节点之间的关系以及节点的地理位置信息，能够更有效地对无线传感器网络进行建模，并减少能量消耗。