gnn加transformer模型，扣除背景

Graph Neural Networks (GNNs) 和 Transformer 模型都是在深度学习领域中用于处理结构化数据的重要模型。它们结合使用可以显著提升在图数据（如社交网络、分子结构等）上的信息理解和建模能力。
GNNs 是专门针对图数据设计的神经网络，它们通过节点、边和邻域信息的迭代更新，捕捉了图的局部结构和全局上下文。每一轮迭代（也称为“邻居聚合”），GNN会更新节点特征，融合其自身特征和相邻节点的信息。
Transformer 模型，源于自然语言处理领域，最初由 BERT 发明，它通过自注意力机制（Self-Attention）和多头注意力（Multi-head Attention）解决了序列数据中的长距离依赖问题，具有并行计算的优势，能够高效处理变长输入。
将 Transformer 结合 GNN，形成了 Graph Transformer（GT）或 Graph Attention Network (GAT)，可以同时利用 GNN 的局部结构信息和 Transformer 的全局关注能力。这种混合模型可以用于更复杂的图预测任务，比如节点分类、图分类、推荐系统等，提高了模型的表达能力和泛化性能。

相关问题

GNN-Transformer

GNN-Transformer是一种结合了图神经网络（Graph Neural Network）和Transformer的模型。在图神经网络中，将一个句子看作是一个全连接图，其中的每个词都与其他词相连。而Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，能够在处理序列数据时捕捉到长程依赖关系。GNN-Transformer的主要思想是利用Transformer的自注意力机制来为图中的每个节点（单词）构建特征。通过这种方式，GNN-Transformer可以更直接地将图神经网络和Transformer相结合，从而提高对图结构的理解能力和可扩展性。
GNN-Transformer的引入对于图结构数据的处理具有重要意义。传统的Transformer模型在处理图结构数据时存在一些局限性，例如对于大规模图的扩展性不足、对图中节点的理解能力较弱等问题。而GNN-Transformer通过借鉴图神经网络的思想，能够更好地处理图结构数据，尤其在计算化学等领域的大规模挑战中表现出色。
总结来说，GNN-Transformer是一种结合了图神经网络和Transformer的模型，通过Transformer的自注意力机制来为图中的每个节点构建特征，从而提高对图结构数据的理解能力和可扩展性。它在处理图结构数据方面具有重要的应用潜力，并有望解决图Transformer目前所面临的一些挑战。

GNN+Transformer

GNN+Transformer是指将图神经网络（Graph Neural Network，GNN）与Transformer结构相结合的方法。这种方法的目标是提高GNN在处理图结构数据时的表达能力和可扩展性。引用[1]中提到，尽管图Transformer在初步成功方面取得了一些进展，但在表达能力、对图结构的理解以及对更大图的可扩展性方面仍存在一些缺陷。因此，研究人员希望在2022年解决这些问题。引用[2]中提到，一些研究已经成功将Transformer推广到图数据上，并取得了优异的性能。其中，Graphormer是一种采用了Transformer主干网络，并针对图进行了创新的方法。Graphormer在OGB LSC竞赛和Facebook催化剂竞赛中表现出色，展示了Transformer在捕获量子结构和迁移知识方面的潜力。此外，Graphormer在小分子建模任务上也取得了最先进的性能。综上所述，GNN+Transformer是一种结合了图神经网络和Transformer的方法，旨在提高图数据处理的能力和性能。
引用[.reference_title]

1 2 3 GNN与Transformer融合促进药物发现 | 2022几何&图机器学习展望[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-2allinsert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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