本稿では、#SAT問題を解決するための「注意機構を強化した結合グラフ神経ネットワーク」（Attn-JGNN）モデルを提案しています。このモデルは、解決精度を大幅に向上させることができます。提案手法は、Iterative Join Graph Propagation（IJGP）アルゴリズムに基づき、CNF式を結合グラフにエンコードするために木分解を利用します。続いて、結合グラフ上での反復メッセージパッシングを行い、最終的には分割関数を学ぶことでモデル数を近似します。さらに、精度を向上させるため、結合グラフのクラスタ内外で注意機構を適用し、重要な変数とクラスタに焦点を当てることで、冗長計算を削減します。実験結果は、Attn-JGNNモデルが他の神経ネットワーク手法よりも優れた結果を得られることを示しています。