graph-transformer

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。