我正在阅读最近的论文Graph Representation Learning via Hard and Channel-Wise Attention Networks，其中作者声称图数据没有硬注意力运算符。

根据我的理解，硬注意力和软注意力之间的区别在于，对于软注意力，您要计算节点与其所有邻居之间的注意力分数，而对于硬注意力，您有一个仅选择最重要邻居的采样函数。如果是这种情况，那么GraphSage就是一个硬注意力的例子，因为它们只将注意力应用于每个节点的邻居的一个子集。

我对硬注意力和软注意力的理解是错误的，还是作者提出的主张不成立？