Graph External Attention Enhanced Transformer 内容:本文提出了GEAET,这是一种新型的图表示学习架构,旨在通过引入Graph External Attention(GEA)机制来利用图之间的外部信息,特别是图之间的相关性。GEAET结合了局部结构和全局交互信息,以获得更全面的图表示。通过在多个基准数据集上的广泛实验,GEAET展示了其在图预测和...
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,TransGNN在推荐准确性方面取得了显著的提升;FS-GNNCvTR模型在少样本毒性和副作用预测任务中,展现出更优越的性能。 效率优化:为了提高模型的效率,研究者们提出了一些优化策略。例如,TransGNN引入了采样策略以及两种...
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分别产生节点和边缘表示,并在下游任务上微调获得极好...
CNN、RNN、GAN、GNN、Transformer 迪哥一次带你吃透原理与实战! 2.0万 127 04:55:50 App 时间序列预测为何舍弃LSTM?最新时间序列预测模型informer,基于AAAI论文通俗讲解算法与源码,非常透彻了 837 29 03:03:20 App 导师让我做NLP,怎么学才是最高效的?迪哥精讲Huggingface核心模块,深入拆解HuggingFace源码! 2109 ...
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，...
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...
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...
一个 GNN 是由连续的层组成的。GNN 层将节点表示为其邻居的表示和来自上一层（消息传递）的自身组合 ，通常还会加上激活以添加一些非线性。而与其他模型相比，CNN 可看作是具有固定邻居大小（通过滑动窗口）和排序（非排列等变）的 GNN；而没有位置嵌入的 Transformer 可以看作是全连接输入图上的 GNN。聚合和...
GROVER 框架：提出了一个基于自监督任务的图 Transformer 框架，包括节点、边和图级别的任务。图 Transformer：将 Transformer 风格的架构与图神经网络相结合，以更好地捕获分子图的结构信息。动态消息传递网络：引入了一种动态消息传递机制，以提高模型的泛化能力。创新点 性能提升：在 11 个分子属性预测基准测试中，...