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。