在Graphormer之前,Transformer结构在GNN领域还没有取得比较好的效果。但是,Transformer在NLP和CV领域已经取得了压倒性的优势,这就让人好奇如何把Transformer的能力也在GNN中发挥出来。 在本文中,作者基于标准Transformer结构提出了Graphormer,并在广泛的图预测任务中都取得了SOTA的效果,在包括OGB-LSC等多个竞赛Leadboard中都...
文章arxiv地址:Do Transformers Really Perform Bad for Graph Representation? 简介 本文提出了一种方法Graphormer,Graphormer建立在标准的Transformer结构上,但是在一系列的图表示学习任务上取得了不错的性能。作者人为其模型成功的主要因素为在Transformer的结构中有效利用图的结构信息。 图一Graphormer结构示意图 GNN和Tran...
transformer 因为其广泛的“感受野”,适合处理文本序列。但是在传统的CV(graph)领域,效果表现不佳,但那真的是transformer的问题吗?本文作者(MSRA的研究人员)发现如果在使用Transformer的时候,将graph的特征信息添加进神经网络(主要是attention结构中),从而训练出更优的模型。 本文是在KDD的一个比赛的论文,KDD的比赛内容...
该论文Do Transformers Really Perform Bad for Graph Representation探索了使用Transformer Encoder进行图神经网络的编码时,一些可以用到的技巧,包括: 在节点本身的特征基础上,添加入度和出度特征,论文称之为集中度编码(Centrality Encoding) 为了添加空间信息,计算每个节点和其他节点的attention score时,加入两节点最短路径...
在每個 Transformer 層中,每個 token 都可以關注任何位置的資訊,但需要解決的問題是空間位置資訊表示(位置依賴資訊)。對於順序資料我們使用一個位置嵌入向量,對 Tramsformer 層中的任何兩個位置的相對距離進行編碼。 但是對於圖來說,節點順序不是按序列排放的,它存在於多維空間,通過邊連線。為了對圖空間位置資訊進行編...
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Therefore, it remains a mystery how Transformers could perform well for graph representation learning. In this paper, we solve this mystery by presenting Graphormer, which is built upon the standard Transformer architecture, and could attain excellent results on a broad range of graph representation ...
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Transformer models can also perform tasks on several modalities combined, such as table question answering, optical character recognition, information extraction from scanned documents, video classification, and visual question answering.🤗 Transformers provides APIs to quickly download and use those ...
i really like you i really liked her i really made a i really need you i really thought that i recognise that i recognize her i regret to inform yo i rejected i remember how i crie i remember it like it i remember that boy i remember that day i remember the days w i remember thi...