1.操作對象不同

GCN主要用于處理圖結構數據，其操作對象是節點和邊，關注的是節點間的鄰接關系。Self-attention機制則被廣泛應用于處理序列數據，其操作對象是序列中的元素，關注的是元素間的相關性。

2.信息聚合方式不同

在信息聚合上，GCN主要采用鄰居節點信息的平均或加權平均來更新節點的特征。而self-attention機制則計算序列中每個元素與其他元素的相似度，根據相似度對其他元素的信息進行加權聚合。

3.對拓撲結構的依賴程度不同

GCN非常依賴于圖的拓撲結構，節點的更新受其鄰居節點的影響，忽略了遠程節點的影響。Self-attention機制則通過計算元素間的相似度，使得每個元素都能獲得全局的信息，無需拓撲結構。

4.應用場景不同

由于GCN的特性，它常被用于圖結構數據的分析和挖掘，例如社交網絡分析、生物信息學等領域。而self-attention機制則廣泛應用于自然語言處理領域，如機器翻譯、情感分析等任務。

延伸閱讀

深入了解Graph Attention Networks（GATs）

在傳統的圖卷積網絡（GCN）中，節點的特征是由其所有鄰居節點的特征平均值得到的，這種方法沒有考慮到鄰居節點間的差異性。而Graph Attention Networks（GATs）則結合了GCN和self-attention機制的優點，它對鄰居節點賦予不同的權重，這個權重是通過self-attention機制得到的。

在GATs中，每個節點都會有一個自己的注意力機制，這個機制會賦予不同的權重給該節點的鄰居節點。這樣，節點的特征就不再是鄰居節點特征的簡單平均，而是根據鄰居節點的重要性進行加權平均，從而更好地捕捉圖結構的信息。

因此，GATs在圖節點分類、圖鏈接預測等任務上取得了良好的效果，為圖神經網絡的研究開辟了新的方向。