gnn和transformer结合

GNN（Graph Neural Network）和Transformer可以通过结合形成Graph Transformer。从连接结构的角度来看，当图是全连接图时，GNN的节点更新公式和Transformer的节点更新公式实际上是相似的。当Graph是全连接图时，GNN的节点公式实际上等同于Transformer的节点公式，因为Transformer关注每一个单词对当前单词的影响。因此，Transformer可以看作是全连接的GAT（Graph Attention Network） 。

Graph Transformer是一种将GNN和Transformer结合起来的方法。它继承了GNN和Transformer的优点，同时克服了它们各自的局限性。Graph Transformer在处理图数据时可以对节点和边进行更灵活的建模，并且能够捕捉到节点之间的复杂关系和依赖关系。

总结起来，Graph Transformer是通过结合GNN和Transformer的特点和优势，形成的一种新的模型。它能够更好地处理图数据，并且能够捕捉到节点之间的复杂关系和依赖关系。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [一份PPT快速了解Graph Transformer，包括其与GNN、Transformer的关联](https://blog.csdn.net/moxibingdao/article/details/129234145)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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