GNN与Transformer

GNN（Graph Neural Network）和Transformer是两种用于处理图结构数据的神经网络模型。GNN是一种基于图结构的神经网络，它通过在图中的节点之间传递信息来学习节点的表示。每个节点的表示是通过聚合其邻居节点的信息得到的，这样可以捕捉到节点之间的关系和上下文信息。GNN在图结构数据的任务中取得了很好的效果，比如节点分类、图分类等。\[2\]

而Transformer是一种用于自然语言处理的神经网络模型，它通过自注意力机制来捕捉输入序列中的上下文信息。Transformer将输入序列分为多个子序列，并通过自注意力机制来计算每个子序列中的词与其他词之间的关联程度，从而得到每个词的表示。Transformer在机器翻译、文本生成等任务中取得了很好的效果。\[1\]

最近，研究人员开始将GNN和Transformer结合起来，以更好地处理图结构数据。例如，Graphormer是一种结合了Transformer主干网络和针对图结构的创新方法的模型。实验证明，Graphormer是2021年最成功的GNN之一，特别适用于计算化学中的大规模挑战。\[3\]

因此，GNN和Transformer都是用于处理图结构数据的神经网络模型，它们在不同领域的任务中都取得了显著的成果。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [GNN vs Transformer](https://blog.csdn.net/tiancanucas/article/details/124675814)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]