graph-transformer
时间: 2023-10-16 12:09:48 浏览: 41
graph-transformer是一种基于图神经网络的模型,它能够对图数据进行建模和处理。与传统的图卷积神经网络不同,graph-transformer使用了类似于transformer的注意力机制来进行特征提取和聚合。
在graph-transformer中,每个节点都有一个嵌入向量,通过注意力机制,每个节点会聚合周围节点的信息,并生成一个新的节点嵌入表示。最终,通过多层graph-transformer的堆叠,可以获得与图相关的全局特征表示。
与传统的图卷积神经网络相比,graph-transformer更适用于处理稀疏和不规则的图数据,并且可以自适应地学习不同节点之间的相互作用。
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。
Graph transformer.
Graph Transformer是一种用于学习异构图上节点表示的网络模型。它通过将异构图转换为由元路径定义的多个新图,并通过对这些学习的元路径图进行卷积来学习节点表示。元路径是一种描述节点之间关系的方式,它可以具有任意的边类型和长度。Graph Transformer Networks的主要优势是能够在异构图上运行,并以端到端的方式学习节点表示,而无需手动选择元路径。
与其他方法不同,Graph Transformer Networks不需要领域专家手动选择元路径,因此可以更好地捕捉每个问题中的有意义关系。此外,Graph Transformer Networks在异构图形上的性能不会受到元路径选择的显著影响。因此,Graph Transformer Networks能够在异构图上实现更好的节点表示学习。
Graph Transformer Networks的提出为图神经网络在自动学习图结构方面开辟了新的途径。它可以与现有的图神经网络相结合,从而实现对不同类型的图数据进行卷积,而无需进行手动操作。未来的研究方向可以包括与不同类别的神经生长因子结合的神经生长因子层的研究,以及将Graph Transformer Networks应用于其他网络分析任务。
总之,Graph Transformer是一种新颖的网络模型,通过学习元路径来转换异构图,实现节点表示学习,并在异构图上取得了很好的性能。它的提出为图神经网络自动学习图结构提供了新的途径,并在异构图上取得了先进的性能。