In this regard, we propose an integrated framework guiding diffusion process at each node by a downstream transformer where both short- and long-range properties of graphs are aggregated via diffusion-kernel and multi-head attention respectively. We demonstrate the superiority of our model by ...
Graph RAG可以借助于MMKG(Multi-modal Knowledge Graph)和MLLM(Multi-modal Large Language Model)实现更全面的多模态RAG能力。 • 混合存储:同时使用向量/图等多种存储系统,结合传统RAG和Graph各自的优点,组成混合RAG。参考文章[27]提出的多种Graph RAG架构,如图学习语义聚类、图谱向量双上下文增强、向量增强图谱...
提出的网络结构可分为三个部分:(1)网络的输入层;(2)网络的主干,即多层的Multi-Graph Transformer 结构;(3)网络的输出层,即分类器。 2.1 Multi-Modal Input Layer 采用Google QuickDraw 数据,对每一张手绘草图都取前100 个笔画关键点,对多于100 个关键点或者少于100 个关键点的手绘草图进行截断(truncation)或者...
图2: Multi-Graph Transformer 网络结构图 2.2 Multi-Graph Transformer 如图2所示,整体上看,该文所提出的 Multi-Graph Transformer(MGT)是一个 L 层的结构,每层由两个子层构成,分别是Multi-Graph Multi-Head Attention(MGMHA)sub-layer和position-wise fully connected Feed-Forward (FF)sub-layer。 该文所提出...
2.1.3 Graph-based Multi-modal Fusion Layers 这是基于图的多模态融合层, 总体结构如图 在embedding层的后,我们堆叠了多个基于图的多模态融合层进行编码。 在每个融合层,我们依次进行模态内融合和模态间融合以更新所有节点状态。 最终节点状态对模态内和模态间信息同时进行编码。由于视觉节点和文本节点是包含不同模态...
(2)网络的主干,即多层的Multi-Graph Transformer 结构; (3)网络的输出层,即分类器。 2.1 Multi-Modal Input Layer 该文采用 Google QuickDraw 数据,对每一张手绘草图都取前 100 个笔画关键点,对多于 100 个关键点或者少于 100 个关键点的手绘草图进行截断(truncation)或者补零(padding)操作。每个结点被表示为...
具体到方法上。MoleculeSTM的核心思路非常简单直接:分子的描述有内部化学结构和外部功能描述两大类,而我们这里利用了multi-modal learning的思路,将两种类型的信息进行联系,并且基于此我们设计了种类丰富的下游任务来验证其有效性。这里预训练的思路还是通过求解公式1来给两个模态(对应的表征函数)进行链接。
(2)网络的主干,即多层的Multi-Graph Transformer 结构; (3)网络的输出层,即分类器。 2.1 Multi-Modal Input Layer 该文采用 Google QuickDraw 数据,对每一张手绘草图都取前 100 个笔画关键点,对多于 100 个关键点或者少于 100 个关键点的手绘草图进行截断(truncation)或者补零(padding)操作。每个结点被表示为...
ACL 2022TopWORDS-Seg: Simultaneous Text Segmentation and Word Discovery for Ope 32 -- 23:18 App ACL 2022 MMEKG: Multi-modal Event Knowledge Graph towards Universal Rep... 22 -- 29:03 App ACL 2022 TS-ANNO: An Annotation Tool to Build, Annotate and Evaluate Text Sim..信息...
AttentionMGT-DTA A multi-modal drug-target affinity prediction using graph transformer and attention mechanism.pdf 2.8M · 百度网盘 摘要 药物靶向亲和力(DTA)的准确预测是药物发现和设计的关键步骤。传统的实验非常昂贵和耗时。近年来,深度学习方法在DTA预测中取得了显著的性能改进。然而,基于深度学习的模型面临的...