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...
图神经网络融合Transformer的自动驾驶轨迹预测, 视频播放量 1320、弹幕量 21、点赞数 34、投硬币枚数 14、收藏人数 85、转发人数 22, 视频作者 计算机视觉那点事, 作者简介 视频配套课件代码+AI系统学习路线图+学术论文写作发刊辅导 请后台私信,相关视频:图神经网络与Tran
方法:论文提出了TransGNN模型,通过交替使用Transformer和GNN层来相互增强它们的能力。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...
内容:该研究提出自动图Transformer架构搜索方法AutoGT。它设计了统一的图Transformer搜索空间,并使用编码感知的性能估计策略处理架构与图编码之间的耦合关系。实验结果显示,相比手工设计,AutoGT可以搜索出在多个数据集上性能更优的图Transformer架构。 11、Relational Attention: Generalizing Transformers for Graph-Structured Ta...
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...
基于Transformer的预训练模型近年来得到了很大的发展,成为自然语言处理领域的重要支柱之一。而随着研究的不断深入,最近的工作表明Transformer内部的注意机制可能不是必需的,卷积神经网络和基于多层感知器的模型也被也被当做替代Transformer方案来进行研究。而今天为大家推荐的这篇文章,「创新性的研究了一种不依赖注意机制且具...
_LSTM/Informer/ARIMA/Pandas/Transformer 2736 42 7:45:15 App 深度学习领域【语音识别-合成-分离】计算机博士一次性讲全了,导师不教你的,我带着你一起学习!_AI/人工智能/深度学习/NLP/语音识别 271 7 14:12:02 App 简直太爽了!这可能是B站最全的目标检测YOLO系列算法,计算机博士终于一次性把YOLOv1-v11...
三篇论文详解 1、3DMOTFormer: Graph Transformer for Online 3D Multi-Object Tracking 方法 3DMOTFormer 是一种基于图变换器(Graph Transformer)的在线3D多目标跟踪(MOT)框架。该方法主要包含以下几个关键步骤: 图表示:使用图结构表示多目标跟踪问题,其中检测到的目标和已有的轨迹分别作为图中的节点。构建了三种图...
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) ...
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...