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　　本文深入解析了图神经网络（GNNs）中自注意力机制的内部运作原理，通过可视化和数学推导揭示其工作机制。文章采用“位置-转移图”概念框架，并使用NumPy实现代码示例，逐步拆解自注意力层的计算过程。文中详细展示了从节点特征矩阵、邻接矩阵到生成注意力权重的具体步骤，并通过四个类（GAL1至GAL4）模拟了整个计算流程。最终，结合实际PyTorch Geometric库中的代码，对比分析了核心逻辑，为理解GNN自注意力机制提供了清晰的学习路径。

　　生成对抗网络（GAN）通过生成器和判别器的对抗训练，生成高质量的合成数据，在图像生成等领域展现巨大潜力。DeepSeek作为高效深度学习框架，提供便捷API支持GAN快速实现和优化。本文详细介绍基于DeepSeek的GAN技术，涵盖基本原理、实现步骤及代码示例，展示其在图像生成中的应用，并探讨优化与改进方法，如WGAN、CGAN等，解决模式崩溃、训练不稳定等问题。最后，总结GAN在艺术创作、数据增强、图像修复等场景的应用前景。