神组合:GNN+Transformer!新成果霸榜CVPR AI墨芯 AI科研灵感致力于成为您在人工智能领域的领航者,定期更新人工智能领域的重大新闻与最新动态,和您一起探索AI的无限可能。 2025深度学习发论文&模型涨点之——GNN+Transformer 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...
在今年的各大顶会获奖论文中,图神经网络相关的论文数量也是意料之中的可观,所以学姐建议有想法发paper的同学抓紧时间。 为了帮大家快速找到idea,这次学姐精选了近两年图神经网络的各大顶会好文,共40篇,涵盖了可解释性、图transformer、图结构等热门细分领域。 需要论文以及源代码的同学可以关注下“学姐带你玩AI”公...
结果显示,我们提出的方法性能明显优于传统方法,表明作为注意力偏差的边缘编码更有效地捕捉了Transformer的空间信息。 5 相关工作 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...
为此，复旦大学的研究人员提出了 DeepGP，这是一种基于深度学习的混合端到端框架，用于完整的 N-糖肽 MS/MS 光谱和 RT 预测。深度学习框架由预训练的 Transformer 模块和两个图神经网络 (GNN) 模块组成。图示：模型架构和糖肽MS/MS光谱预测。（来源：论文）DeepGP 模型接受糖肽作为输入，并编码糖肽的多个特征，包...
在这里,我们探索了一种用于分子表示的Transformer式架构,提供了将这些模型应用于图形结构对象的新工具。抛开传统的图神经网络范式,我们展示了分子表示原型网络的有效性,它允许我们对分子的学习性质原型进行推理。最后,我们在改进反应预测的背景下...
GNN+Transformer强强联合!基于GNN+Transformer的轨迹预测实战,论文解读+源码复现!(深度学习/计算机视觉)共计12条视频,包括:01 数据集与标注信息解读、02 整体三大模块分析、03 特征工程的作用与效果等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
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...
【时间序列预测模型】今年好出论文的Informer+LSTM模型,只需半天就能搞定的项目实战,学不会UP主下跪!(附课件+源码) 1425 10 5:19:30 App AI领域最火模块Transformer实例解读【2023最新】不要再看那些过时的Transformer老教程了,Transformer保姆级使用教程! 1396 19 3:10:31 App 2023最火的支持异构图、集成GraphGym...
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...
TransGNN: Harnessing the Collaborative Power of Transformers and Graph Neural Networks for Recommender Systems论文阅读笔记 Abstract 存在的问题: 目前基于 GNN 的方法仍面临着感受野有限和存在 "兴趣无关 "连接噪声的挑战。相比之下,基于Transformer的方法在自适应和全局性聚合信息方面表现出色。然而,它们在大...