Descripción: Las Redes de Atención de Grafos (GATs) son un tipo de red neuronal que incorpora mecanismos de atención en redes neuronales de grafos. Estas redes están diseñadas para trabajar con datos estructurados en forma de grafos, donde los nodos representan entidades y las aristas representan relaciones entre ellas. La principal innovación de las GATs radica en su capacidad para asignar diferentes pesos a las conexiones entre nodos, lo que permite que el modelo se enfoque en las partes más relevantes de la información durante el proceso de aprendizaje. Esto se logra mediante un mecanismo de atención que evalúa la importancia de cada vecino en el grafo, facilitando así la captura de patrones complejos y relaciones no lineales. Las GATs son especialmente útiles en contextos donde la estructura de los datos es fundamental, como en redes sociales, sistemas de recomendación y análisis de datos en diversas áreas. Su flexibilidad y capacidad para manejar datos multimodales las convierten en una herramienta poderosa en el campo del aprendizaje automático, permitiendo la integración de diferentes tipos de información y mejorando la precisión de las predicciones.
