论文标题:NAGphormer: A Tokenized Graph Transformer for Node Classification in Large Graphs. 论文链接:https://openreview.net/pdf?id=8KYeilT3Ow 图1 作者信息 此文发表于ICLR2023,是一篇将Transformer推广到大图上的工作。此前绝大多数的Graph Transformer将整个图作为输入,由于注意力机制平方计算复杂度的影响,...
1.Are More Layers Beneficial to Graph Transformers 2.Graph Inductive Biases in Transformers without Message Passing 3.Exphormer: Sparse Transformers for Graphs 4.Simplifying and Empowering Transformers for Large-Graph Representations 5.DIFFormer: Scalable (Graph) Transformers Induced by Energy Constrained ...
图上不同的 transformers 的主要区别在于(1)如何设计 PE,(2)如何利用结构信息(结合 GNN 或者利用结构信息去修正 attention score, etc)。 现有的方法基本都针对 small graphs(最多几百个节点),Graph-BERT 虽然针对节点分类任务,但是首先会通过 sampling 得到子图,这会损害性能(比 GAT 多了很多参数,但性能是差不...
图上不同的 transformers 的主要区别在于(1)如何设计 PE,(2)如何利用结构信息(结合 GNN 或者利用结构信息去修正 attention score, etc)。 现有的方法基本都针对 small graphs(最多几百个节点),Graph-BERT 虽然针对节点分类任务,但是首先会通过 sampling 得到子图,这会损害性能(比 GAT 多了很多参数,但性能是差不...
[Arxiv 2021] GraphiT: Encoding Graph Structure in Transformers 该工作表明,将结构和位置信息合并到transformer中,能够优于现有的经典GNN。 GraphiT:(1)利用基于图上的核函数的相对位置编码来影响attention scores,(2)并编码出local sub-structures进行利用。实现发现,无论将这种方法单独使用,还是结合起来使用都取得了...
A Generalization of Transformer Networks to Graphs (DLG-AAAI 2021) https://arxiv.org/abs/2012.09699 ▲ 模型结构 主要提出使用 Laplacian eigenvector 作为 PE,比 GraphBERT 中使用的 PE 好。 ▲ 不同 PE 的效果比较 但是该模型的效果在 self-attention 只关注 neighbors 的时候会更好,与其说是 graph tr...
[Arxiv 2021] GraphiT: Encoding Graph Structure in Transformers 该工作表明,将结构和位置信息合并到transformer中,能够优于现有的经典GNN。 GraphiT:(1)利用基于图上的核函数的相对位置编码来影响attention scores,(2)并编码出local sub-structures进行利用。实现发现,无论将...
GOAT: A Global Transformer on Large-scale Graphs. ICML 2023. [paper] EXPHORMER: Sparse Transformers for Graphs. ICML 2023. [paper] KDLGT: A Linear Graph Transformer Framework via Kernel Decomposition Approach. IJCAI 2023. [paper] Gapformer: Graph Transformer with Graph Pooling for Node Classific...
fromlangchain_experimental.graph_transformersimportLLMGraphTransformerno_schema = LLMGraphTransformer(llm=llm) 使用异步函数aconvert_to_graph_documents处理文档。在LLM提取场景中,异步处理的优势在于支持多文档并行处理,可显著提升处理效率和...
然而,Transforemer 只不过是将注意力作为邻居节点之间聚合函数的 GNN(https://thegradient.pub/transformers-are-graph-neural-networks/)。在计算过程中,有些算法之所以取得很好的效果并不是因为它们适用于某种任务,而是因为它们在现有的硬件上运行良好,我们将这种现象称为「硬件彩票」[38],而 Transformer 在 GPU 上...