[NIPS 2021] (GraphTrans) Representing Long-Range Context for Graph Neural Networks with Global Attention 该论文提出了GraphTrans,在标准GNN层之上添加Transformer。并提出了一种新的readout机制(其实就是NLP中的[CLS] token)。对于图而言,针对target node的聚合最好是permutation-invariant,但是加上PE的transformer...
[NIPS 2021] (GraphTrans) Representing Long-Range Context for Graph Neural Networks with Global Attention 该论文提出了GraphTrans,在标准GNN层之上添加Transformer。并提出了一种新的readout机制(其实就是NLP中的[CLS] token)。对于图而言,针对target node的聚合最好是p...
Representing Long-Range Context for Graph Neural Networks with Global Attention (NeurIPS 2021) https://arxiv.org/abs/2201.08821 该论文提出了 GraphTrans,在标准 GNN 层之上添加T ransformer。并提出了一种新的 readout 机制(其实就是 NLP 中的 [CLS] token)。对于图而言,针对 target node 的聚合最好是...
5 Dynamic Graph Representation Learning Via Self-Attention Networks link:https://arxiv.org/abs/1812.09430 Abstract 提出了在动态图上使用自注意力 Conclusion 本文提出了使用自注意力的网络结构用于在动态图学习节点表示。具体地说,DySAT使用(1)结构邻居和(2)历史节点表示上的自我注意来计算动态节点表示,虽然实验...
2019. Graph Neural Networks for Social Recommendation. In The World Wide Web Conference. 417–426. ^Nan Mu, Daren Zha, Yuanye He, and Zhihao Tang. 2019. Graph Attention Networks for Neural Social Recommendation. In 31st IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence. 1320–...
Representing Long-Range Context for Graph Neural Networks with Global Attention (NeurIPS 2021) https://arxiv.org/abs/2201.08821 该论文提出了 GraphTrans,在标准 GNN 层之上添加T ransformer。并提出了一种新的 readout 机制(其实就是 NLP 中的 [CLS] token)。对于图而言,针对 target node 的聚合最好是...
Representing Long-Range Context for Graph Neural Networks with Global Attention (NeurIPS 2021) https://arxiv.org/abs/2201.08821 该论文提出了 GraphTrans,在标准 GNN 层之上添加T ransformer。并提出了一种新的 readout 机制(其实就是 NLP 中的 [CLS] token)。对于图而言,针对 target node 的聚合最好是...
Graph Attention Networks 考虑到部分节点携带的信息比其它节点重要的情况,可以采用attention机制对不同的邻居节点分配不同的权重。 令 代表节点 要传递给节点 的信息的权重因子(重要性)。在上述平均聚合方案中,我们定义 ,此时我们可以根据图的结构属性明确定义 ...
graph attention network(GAT)graph structure informationlabel propagationNumerous works prove that existing neighbor-averaging graph neural networks(GNNs)cannot efficiently catch structure features,and many works show that injecting structure,distance,position,or spatial features can significantly improve the perfo...
\boldsymbol{\beta}_{\boldsymbol{v}} \in \mathbb{R}^{T \times T} 是注意力权重矩阵,由dot-product attention构成 \boldsymbol{M}{\boldsymbol{v}} \in \mathbb{R}^{T \times T} 是一个掩模矩阵,防止模型注意到未来的时间步。当 M{i j}=-\infty,softmax就会让这次计算出来的注意力权重为0 ...