GNN(图神经网络)和Transformer的结合是近年来图表示学习领域的一个新兴且充满潜力的研究方向。 模型创新:不断有新的模型架构被提出,如Exphormer框架,采用虚拟全局节点和扩展图等机制,构建强大且可扩展的图变换器。 性能提升:在多个数据集上的实验结果表明,GNN+Transformer的模型在性能上相较于单一模型有显著提升。例如...
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...
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...
目前,基于Transformer的GNN和图Transformer是GNN+Transformer的两大关键结合方式,这其中有不少个人认为很值得学习的成果。比如GNN 嵌套 Transformer 模型GraphFormers、仅使用一层全局注意力的简化图Transformer模型SGFormer。 本文挑选了18种GNN结合Transformer的最新创新方案和同学们分享,并简单提炼了方法和创新点,配套模型和...
Transformer架构在自然语言处理和计算机视觉等领域表现出色,但在图级预测中表现不佳。为了解决这个问题,本文介绍了Graphormer,一种基于标准Transformer架构的图表示学习方法,在广泛的图表示学习任务中取得了优异成绩,特别是在OGB大规模挑战中。 Graphormer的关键见解是将图的结构信息有...
在分子表示领域,传统方法在处理复杂结构时存在局限。研究人员针对 Graph Neural Networks(GNNs)和 Graph-based Transformer(GT)模型,开展分子构象增强及性能对比研究。发现 GT 模型经上下文增强训练后性能与 GNN 相当,且更高效灵活,为分子表示学习提供新方向。
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 ...
Graphormer通过三种简单但有效的编码设计,将图的结构信息引入Transformer模型,提高模型性能。参见图1。 图1 图中的信息是我们的图形式(Graphormer)所提出的关键度编码、空间编码以及边缘编码的描述。 3.1.1 中心编码 在方程4中,注意力分布是基于节点之间的语义相关性计算的。然而,节点中心性(衡量节点在图中的重要程度...
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 ...
Transformer架构在自然语言处理和计算机视觉等领域表现出色,但在图级预测中表现不佳。为了解决这个问题,本文介绍了Graphormer,一种基于标准Transformer架构的图表示学习方法,在广泛的图表示学习任务中取得了优异成绩,特别是在OGB大规模挑战中。 Graphormer的关键见解是将图的结构信息有效地编码到模型中,为此提出了一些简单而...