我们的代码可以在https://github.com/seongjunyun/Graph_Transformer_Networks上公开获取。 4.1 基线方法 为了评估Graph Transformer Networks学习到的表示在节点分类中的有效性,我们将GTNs与传统的基于随机游走的基线方法以及最先进的基于GNN的方法进行比较。 传统的网络嵌入方法已经被研究过,最近的DeepWalk [28]和metapa...
Graph Transformer Networks (Authors' PyTorch implementation for the NeurIPS 19 paper) - GitHub - lxqpku/Graph_Transformer_Networks: Graph Transformer Networks (Authors' PyTorch implementation for the NeurIPS 19 paper)
论文地址: https://arxiv.org/abs/1911.06455代码地址: https://github.com/ seongjunyun/Graph_Transformer_Networks看分享之前可以把论文读一遍,这样必定会事半功倍! 论文目的是通过构造GTN(Graph Transform…
[1] GRAPH-BERT: Only Attention is Needed for Learning Graph Representations:https://github.com/jwzhanggy/Graph-Bert [2] (GROVER) Self-Supervised Graph Transformer on Large-Scale Molecular Data:https://github.com/tencent-ailab/grover [3] (GT) A Generalization of Transformer Networks to Graphs...
Universal Graph Transformer Self-Attention Networks This program provides the implementation of our graph transformer, named UGformer, as described in our paper, where we leverage the transformer self-attention network to learn graph representations in both supervised inductive setting and unsupervised trans...
Graph convolutional kernel networks (GCKN) 实验结果 实验结果 [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...
近年来,研究成为深度学习领域的热点。最近,,清华大学孙茂松组也发布了预印版综述文章 。除此之外,孙茂松组周界、崔淦渠、张正彦同学对 GNN 相关的综述论文、模型与应用进行了综述,并发布在 GitHub 上。 GitHub 链接:https://github.com/thunlp/GNNPapers
源码链接:https://github.com/HKUDS/OpenGraph 通过创建一个具有拓扑感知投影方案的图tokenizer来解决挑战 C1,从而生成统一的图tokens。 为了应对挑战 C2,设计了一个可扩展的图Transformer,它配备了基于锚点采样的高效自注意力机制,并包括了token序列采样以实现更高效的训练。
代码链接:https://github.com/HKUDS/GraphGPT 项目网站:https://graphgpt./ 期待GraphGPT能够吸引更多的开源社区开发者参与讨论和实践,共同探索图结构数据挖掘领域新篇章。 概述 总得来说,将大语言模型与图学习结合是一项重大的挑战。 首先,在图的结构信息和语言空间之间实现适当的对齐需要深入的研究。
源码链接:https://github.com/HKUDS/OpenGraph 通过创建一个具有拓扑感知投影方案的图tokenizer来解决挑战 C1,从而生成统一的图tokens。 为了应对挑战 C2,设计了一个可扩展的图Transformer,它配备了基于锚点采样的高效自注意力机制,并包括了token序列采样以实现更高效的训练。