GCN+Transformer 的架构融合创造了图神经网络的新型范式，为时空图预测、跨模态图学习等前沿领域提供了兼具鲁棒性与可解释性的算法基座：1）通过图结构引导的稀疏注意力机制，将拓扑约束融入全局上下文建模；2）利用 Transformer 的层次化编码能力增强 GCN 的深层传播效果；3）构建可微分图结构学习模块，突破了传统 GCN ...
GAN 生成对抗网络模型图 该架构是 GCN 在半监督节点分类中的典型应用,通过图卷积操作融合节点自身特征与邻域结构信息,最终完成分类任务。 Output layer 生成假样本 More Fully-connected Layers x2 随机噪声 该MoE (Mixture of Experts) 架构:将 Transformer 中的前馈网络 (FFN) 层替换为由门控网络和多个专家组成的...
可扩展性:适配动态图结构(如交通网络的实时变化),支持多任务预测。鲁棒性:通过门控机制与残差连接应对数据噪声和长期依赖挑战。 Product Graph Transformer 是一种结合 Transformer 自注意力机制与图结构先验知识的图神经网络模型,旨在同时捕获全局节点依赖关系和局部图拓扑特征。 GAT(Graph Attention Networks)算法原理图 ...
一、E2CB2former: Effecitve and Explainable Transformer for CB2 Receptor Ligand Activity Prediction 1. 方法 本研究开发了一种先进的可解释预测模型CB2former，用于预测CB2受体配体活性，结合了图卷积网络（GCN）和Transformer架构，以提高预测准确性和可解释性。该模型通过自注意力机制识别重要的分子特征，提供了CB2...
一、E2CB2former: Effecitve and Explainable Transformer for CB2 Receptor Ligand Activity Prediction 1. 方法 本研究开发了一种先进的可解释预测模型CB2former,用于预测CB2受体配体活性,结合了图卷积网络(GCN)和Transformer架构,以提高预测准确性和可解释性。 该模型通过自注意力机制识别重要的分子特征,提供了CB2受体...
1)GCN与Transformer的结合 将GCN处理分子图结构的能力与Transformer的自注意力机制结合,既捕捉了分子的局部拓扑特征(如原子间键合关系),又通过注意力权重解析了全局长程依赖(如分子内远距离功能基团的作用)。 2)领域知识注入 通过动态提示将与CB2受体相关的结构先验知识(如关键药效团、受体结合位点信息)直接嵌入模型训练...