TransGNN利用Transformer层扩大了接受野,并将信息聚合从边缘中解耦,从而增强了GNN的信息传递能力。 为了有效捕捉图结构信息,作者们设计了细致的位置编码,并将其集成到GNN层中,以将结构知识编码到节点属性中,从而提高了Transformer在图上的性能。 为了提高效率,作者们提出了对Transformer进行最相关节点的采样,并提出了两种...
具体点讲,通过利用Transformer,我们可以扩展GNN的感受野,包括那些距离中心节点较远的相关节点。相对的,GNN也可以帮助Transformer捕捉复杂的图拓扑信息,并从相邻区域高效地聚合相关节点。 模型思路 Transformer的局限: 尽管Transformer 在自然语言处理和计算机视觉方面取得了巨大成功,但由于两个重要原因,它很难推广到中大规模图...
本节重点介绍基于Transformer架构的GNN或图结构编码,较少关注通过注意力机制应用于GNN的工作。 5.1 图Transformer 有几篇论文研究了纯Transformer架构在图表示任务上的性能,如[46]对Transformer层进行了修改,使用额外的GNN生成Q、K和V向量,长程残差连接和两个分支的FFN分别产生节点和边缘表示,并在下游任务上微调获得极好...
本节重点介绍基于Transformer架构的GNN或图结构编码,较少关注通过注意力机制应用于GNN的工作。 5.1 图Transformer 有几篇论文研究了纯Transformer架构在图表示任务上的性能,如[46]对Transformer层进行了修改,使用额外的GNN生成Q、K和V向量,长程残差连接和两个分支的FFN分别产生节点...
首先,Transformer 和 GNN 都可以处理序列数据,而 GNN 还会拥有一个结构先验。 从Transformer 来看,我们需要分别计算 Q(Query), K(Key), V, 然后使用 Q 和 K 来计算自注意力矩阵A,A矩阵代表了 token (节点或词)之间的相关性,使用计算 AV 来完成不同 token 之间的加权融合。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2205.12454 将 Transformer 用于图在很大程度上仍处于起步阶段，但就目前来看，其前景也十分可观，它可以缓解 GNN 的一些限制，例如缩放到更大或更密集的图，或是在不过度平滑的情况下增加模型大小。参考链接：https://huggingface.co/blog/intro-graphml 雷峰网 ...
📃图神经网络(GNN)和Transformer的结合是近年来的研究热点。这类结合不仅能够让两者发挥各自的优势,还能推动模型的创新,提高处理图数据的效率和性能。 🧾通过利用Transformer,我们可以扩展GNN的感受野,包括那些距离 - AI小悟空于20240327发布在抖音,已经收获了8
从 RNN 角度看 Transformer 从传统的模型的角度看，Transformer 不仅 GNN 有联系，还能和 SVM，RNN 产生...
有几篇论文研究了纯Transformer架构在图表示任务上的性能,如[46]对Transformer层进行了修改,使用额外的GNN生成Q、K和V向量,长程残差连接和两个分支的FFN分别产生节点和边缘表示,并在下游任务上微调获得极好的结果。[41]通过将邻接矩阵和原子间距离矩阵添加到注意力概率中,修改了注意力模块。[13]建议在图数据上的Tra...
基于图神经网络与transformer的单目标轨迹预测:VectorNet 论文解读与代码实战 927 29 8:51:57 App 神经网络不同变形体都是干什么的?卷积、循环、生成、图、Transformer五大神经网络 587 1 7:18:52 App 【图神经网络】从入门到精通(GCN、GAT、PyG、GTN、HAN、SDGNN、HGNN、TGAT...)基础原理+源码复现,通俗易懂...