我们提出了一种基于深度、可扩展性和预训练策略的图Transformer新分类法,并提供了选择不同任务和场景中有效图Transformer架构的指南。 我们回顾了图Transformer在各种图学习任务中的应用视角,以及在其他领域(如NLP和CV任务)中的应用场景。 我们确定了图Transformer研究中的关键开...
1. Transformer整体结构 在机器翻译中,Transformer可以将一种语言翻译成另一种语言,如果把Transformer看成一个黑盒,那么其结构如下图所示: 将法语翻译成英语 那么拆开这个黑盒,那么可以看到Transformer由若干个编码器和解码器组成,如下图所示: 继续将Encoder和Decoder拆开,可以看到完整的结构,如下图所示: Transformer整体...
Transformer 的工作流程大体如下: 第一步:获取输入句子的每一个单词的表示向量 X,X由单词的 Embedding(Embedding就是从原始数据提取出来的Feature) 和单词位置的 Embedding 相加得到。 Transformer 的输入表示 第二步:将得到的单词表示向量矩阵 (如上图所示,每一行是一个单词的表示 x) 传入 Encoder 中,经过 6 个...
Transformer是一种基于注意力机制的序列模型，最初由Google的研究团队提出并应用于机器翻译任务。与传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）不同，Transformer仅使用自注意力机制（self-attention）来处理输入序列和输出序列，因此可以并行计算，极大地提高了计算效率。下面是Transformer的详细解释。1. 自注意力机制 ...
大家一般看到的transformer框架如下图所示: transformer模型概览 首先把模型看成一个黑盒,如下图所示,对于机器翻译来说,它的输入是源语言(法语)的句子,输出是目标语言(英语)的句子。 把黑盒子稍微打开一点,Transformer(或者任何的NMT系统)可以分成Encoder和Decoder两个部分,如下...
Graph Transformer已成为ML的重要架构,它将基于序列的Transformer应用于图结构数据。然而当面对大型图数据集时,使用Graph Transformer会存在扩展性限制。为此,「Google提出了一个稀疏注意力框架Exphormer,它使用扩展图来提高图Transformer的可扩展性,并在长期依赖关系表现出了强大的性能」。
图Transformer Transformer 模型已经成为自然语言处理中最成功的模型架构。研究人员也开始将 Transformer 扩展到图机器学习。Dwivedi 等人开创性地提出将所有多头注意力限制为图中连接的节点对。通过 DGL Sparse 工具,只需 10 行代码即可轻松实现该模型。 DGL Sparse 的关键特性 ...
CLIPPO 将这一想法更进一步：文本输入呈现在空白图像上，随后完全作为图像处理，包括初始的 patch embedding（参见图 1）。通过与之前的工作进行对比训练，生成了一个单一的视觉 transformer 模型，它可以通过单一的视觉接口来理解图像和文本，并提供了一个可以用于解决图像、图像 - 语言和纯语言理解任务的单一表示。除了...
对「Transformer 是图神经网络」这一概念,这篇文章做了很好的解释。 首先,我们从表示学习开始。 NLP 中的表示学习 从一个很高的角度来看,所有的神经网路架构都是对输入数据的表示——以向量或嵌入矩阵的形式。这种方法将有用的统计或语义信息进行编码。这些隐表示可以被用来进行一些有用的任务,如图像分类或句子翻译...
Transformer架构也非常适合非常深的网络,使NLP界能够在模型参数和扩展数据这两方面进行延伸。每个多头注意力子层和前馈子层的输入和输出之间的残差连接是堆叠Transformer层的关键(但为了清楚起见,在上图中省略了)。 GNNs构建图的表示 我们暂时不讨论NLP。 图神经网络(GNNs)或图卷积网络(GCNs)在图数据中建立节点和边的...