GNN与Transformer结合:提出了一种新颖的方法,通过结合图神经网络(GNN)和Transformer块来增强神经架构的图表示。 特征融合模块:设计了基于Cross-Attention和Structure-Aware的两种特征融合方法,以及基于节点和基于连接的两种特征选择方法。 GNN增强器:使用GNN作为预测器增强器,引入额外信息并输入到融合块中
GNN+Transformer! 在近年的研究中,其一直是热门,且在各种图数据处理的任务中性能显著!比如NeurIPS上的SGFormer模型,便实现了推理时间快114倍的效果!模型GCFormer则准确率高达95.65%…… 想往这方向发论文的伙伴,可以多考虑:引入对比学习、强化学习;与多模态数据融合结合;开发能根据图的拓扑结构和节点属性自动调整权重...
跨模态对齐:GNN可以通过对不同模态的信息进行对齐和融合,实现跨模态检索。 嵌入学习:通过GNN学习共通的跨模态嵌入空间,使得不同模态的数据可以在同一空间中进行检索和匹配。 多模态整合的基本思路 节点特征融合:每个节点可能有来自不同模态的信息,比如文本、图像、时间序列等,GNN可以将这些模态的特征进行融合,例如通过...
深度学习模型的统一表示:CNN, RNN, GNN 和 Transformer RPN 实现了丰富的功能函数,具体列表如上图所示。通过组合使用上述功能函数,RPN 2 不仅可以构建功能强大的模型结构,并且可以统一现有基础模型的表示,包括 CNN,RNN,GNN 和 Transformer 模型。 实验验证 为了验证提出的 RPN 2 模型的有效性,本文通过大量的实验结果...
结合创新!多尺度特征融合+Transformer,参数和计算成本减半 学姐带读AI前沿论文 218 0 融合创新!全局注意力+局部注意力,训练成本直降91.6% 论文摸鱼研究所 2263 1 ResNet与注意力机制完美结合!11个创新方案让模型性能倍增 学姐带读AI前沿论文 215 0 深度学习特征提取新突破!42个涨点方案,让模型性能、效率倍增...
图变换网络(Graph Transformer Networks):受到Transformer架构在自然语言处理领域巨大成功的启发,图变换网络引入了自注意力机制来处理图数据。这些模型在处理大规模图数据时显示出了优异的性能,特别是在动态图和异构图的场景中。 优化算法 图分区算法(Graph Partitioning Algorithms):为了解决GNN的可扩展性问题,研究人员开发...
RPN 实现了丰富的功能函数,具体列表如上图所示。通过组合使用上述功能函数,RPN 2 不仅可以构建功能强大的模型结构,并且可以统一现有基础模型的表示,包括 CNN,RNN,GNN 和 Transformer 模型。 实验验证 为了验证提出的 RPN 2 模型的有效性,本文通过大量的实验结果和分析,证明了 RPN 2 在多种 Function Learning Task ...
目前B站最完整的【六大深度学习神经网络】算法入门教程,我居然半天就搞懂了CNN+RNN+GAN+GNN+Transformer+LSTM! 9332 0 08:36:21 App 超强动画,一步一步深入浅出解释Transformer原理!只需花三小时吃透Transformer架构以及注意力机制! 15.2万 240 15:29:34 App 【清华大学】DeepSeek从入门到精通,全程干货无废话...
使用图形变换器在多模态情感识别系统中建模说话人关系 2. 整体架构 输入的话语作为语境提取器模块的输入,该模块负责捕获全局语境。语境提取器为每个话语(utterance)提取的特征形成了一个基于说话人之间交互的图(Graph Formation)。该图作为Relational - GCN的输入,然后是graph transformer,graph transformer使用形成的图来...
然后我们通过一个考虑长短期融合的 Fusion模块将 Transformer 输出的 embedding 序列合并成 user embedding。长短期融合会分别抽取长期行为跟短期行为,然后进行加权合并: 在线实验结果 GNN 召回模型目前主要在eBay 列表页等页面部署,自 2023 年 8 月起正式上线。A/B测试的结果表明,GNN 召回可以在列表页带来累计 10%以...