Transformer和GNN

Transformer和GNN都是深度学习中常用的模型，但它们的应用场景和实现方式有所不同。

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，主要用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本分类等。它通过对输入序列中的每个元素进行自注意力计算，从而实现对序列的编码和解码。Transformer的核心是多头注意力机制，它可以同时关注输入序列中的不同位置和不同特征，从而提高模型的表现力。

GNN是一种基于图结构的神经网络模型，主要用于图像识别、推荐系统等任务。它通过对图中的节点和边进行信息传递和聚合，从而实现对整个图的特征提取和表示。GNN的核心是消息传递机制，它可以将节点和边的信息进行交互和更新，从而实现对图的全局特征的提取。

虽然Transformer和GNN的应用场景和实现方式有所不同，但它们都是深度学习中非常重要的模型，对于解决不同的任务都有着重要的作用。