MAGNet（Memory-Augmented Graph Networks）模型的基本架構是結合了記憶增強機制和圖神經網絡的混合模型。該模型使用圖神經網絡處理圖數據，并利用記憶增強機制來增強模型的記憶能力和推理能力。
具體來說，MAGNet模型包括以下幾個組成部分：
圖神經網絡（GNN）：用于處理圖數據的結構化信息，例如節點特征和邊關系。GNN通過學習節點之間的關系和信息傳遞，實現對圖數據的表示學習和推理。
記憶網絡：用于存儲和檢索歷史信息，以幫助模型做出更好的決策。記憶網絡可以存儲各種形式的信息，并支持多種操作，如讀取、寫入和更新。
交互模塊：用于在圖神經網絡和記憶網絡之間進行信息交互和傳遞。該模塊負責將圖數據的結構信息和歷史信息進行整合，從而提升模型的綜合推理能力。
通過結合圖神經網絡和記憶增強機制，MAGNet模型能夠有效處理復雜的圖數據和推理任務，并在各種領域取得較好的性能表現。
