GNN+Transformer完美融合!模型迎来性能大爆发 GNN+Transformer完美融合!模型迎来性能大爆发!附18种创新思路和源码#人工智能 #深度学习 #图神经网络 #Transformer - 死磕A论文I女算法于20240905发布在抖音,已经收获了11.0万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
| 图神经网络(GNN)正成为AI领域的研究热点,尤其在处理复杂图结构数据方面展现出巨大潜力。若想在这一领域取得突破,以下三个研究方向值得关注:1. 结合大型模型:将大型模型如BERT或GPT与GNN结合,以增强模型对图结构数据的理解,尤其在处理大规模图数据时。2. Graph Transformer:将Transformer的成功经验扩展到图数据上,...
目前GNN的表达能力受特征表示和拓扑结构这两个因素的影响,其中GNN在学习和保持图拓扑方面的缺陷是限制表达的主要因素。因此,现有的对GNN表达能力的研究主要都是从图特征增强、图拓扑增强和GNN架构增强这三个方面进行探索。 为了帮助同学们设计更有效的GNN模型,快速找到自己的论文idea,学姐这次整理了这3大类(包括8个细...
此外,GNN在面对分布外(OOD)泛化时也面临挑战,导致模型在训练数据之外的分布上的性能下降。这一挑战在实际应用中尤为突出,主要原因在于,包含所有可能的图结构在有限的训练数据中是非常困难的。因此,当GNN对未见过的图结构进行推断时,它们的性能可能会大幅下降。这种泛化能力的降低使得GNN在面对现实世界场景中不断演变的...
大语言模型(LLMs)虽展现出了强大的能力,但也可能产生不可预测和有害的输出,例如冒犯性回应、虚假信息和泄露隐私数据,给用户和社会造成伤害。确保这些模型的行为与人类意图和价值观相对齐,是一个紧迫的挑战。尽管基于人类反馈的强化学习(RLHF)提供了一种解决方案,但它面临复杂的训练架构、对参数的高敏感性,以及奖励...
逐层的相关性传播等技术可以通过映射单个节点的影响来解开GNN的神秘面纱,而RAG中的注意力机制可以阐明检索过程,澄清数据对答案的贡献。这样的可解释性指标必须与人工智能模型的复杂度相匹配,以加深用户的信任。通过使人工智能推理变得可理解,我们确保人工智能的结果与人类的理解产生共鸣,将人工智能培养为知识发现的辅助...