transformer和GNN相结合

Transformer 和 GNN（Graph Neural Network）是两种不同的神经网络架构，分别用于处理自然语言和图数据。它们可以相结合以处理既包含文本信息又包含图结构信息的任务。

一种常见的方法是将 Transformer 用于处理文本信息，将 GNN 用于处理图结构信息。例如，在自然语言推理任务中，可以将输入的文本序列编码为 Transformer 的隐藏表示，同时将关联的图结构信息编码为 GNN 的隐藏表示。然后，这些表示可以被合并或连接，以获得整体任务的最终表示。最后，这个表示可以用于分类、回归或其他相关任务。

另一种方法是将 Transformer 和 GNN 作为两个并行的模块，分别处理文本信息和图结构信息。例如，在知识图谱问答任务中，可以使用 Transformer 处理问题文本以获取问题的表示，同时使用 GNN 处理知识图谱以获取实体和关系的表示。然后，这些表示可以进行交互、融合或者进行其他操作，以生成问题答案。

总而言之，Transformer 和 GNN 可以相结合以处理同时包含文本和图结构信息的任务。具体的结合方式可以根据任务需求和数据特点进行选择和设计。

相关问题

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](https://blog.csdn.net/BAAIBeijing/article/details/122852800)[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-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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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。