GNN和transformer比较

GNN（Graph Neural Network）和Transformer是两种不同的图神经网络模型。它们之间有以下几个比较方面：

1. 连接结构：GNN使用图结构来表示数据之间的关系，通过迭代地传递消息来更新节点的表示。而Transformer则使用自注意力机制，将所有节点之间的关系进行全局建模。

2. Over-smoothing和Over-squashing问题：GNN中的消息传递容易导致节点表示过于平滑（over-smoothing）或过于压缩（over-squashing），从而影响模型的性能。而Transformer通过引入自注意力机制，可以缓解这些问题。

3. 图与序列的处理：GNN主要用于处理图数据，适用于节点分类、图分类等任务。而Transformer最初是用于序列数据的处理，如机器翻译、语言模型等。后来通过引入图结构的自注意力机制，扩展到了图数据的处理，即Graph Transformer。

4. 模型复杂度：GNN的计算复杂度通常较低，因为它只需要在局部邻居之间传递消息。而Transformer的计算复杂度较高，因为它需要考虑全局的关系。

相关问题

gnn和transformer结合

GNN（Graph Neural Network）和Transformer可以通过结合形成Graph Transformer。从连接结构的角度来看，当图是全连接图时，GNN的节点更新公式和Transformer的节点更新公式实际上是相似的。当Graph是全连接图时，GNN的节点公式实际上等同于Transformer的节点公式，因为Transformer关注每一个单词对当前单词的影响。因此，Transformer可以看作是全连接的GAT（Graph Attention Network） 。

Graph Transformer是一种将GNN和Transformer结合起来的方法。它继承了GNN和Transformer的优点，同时克服了它们各自的局限性。Graph Transformer在处理图数据时可以对节点和边进行更灵活的建模，并且能够捕捉到节点之间的复杂关系和依赖关系。

总结起来，Graph Transformer是通过结合GNN和Transformer的特点和优势，形成的一种新的模型。它能够更好地处理图数据，并且能够捕捉到节点之间的复杂关系和依赖关系。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [一份PPT快速了解Graph Transformer，包括其与GNN、Transformer的关联](https://blog.csdn.net/moxibingdao/article/details/129234145)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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gnn和transformer的融合

GNN和Transformer的融合是近年来自然语言处理领域的热门研究方向之一。GNN（Graph Neural Network）是一种基于图结构的神经网络，可以对图中节点和边进行建模，适用于处理结构化数据。而Transformer则是一种基于自注意力机制的神经网络，适用于处理序列数据。将两者融合可以充分利用它们各自的优势，提高模型的性能。

目前，有两种主要的GNN和Transformer的融合方式：一种是将GNN和Transformer分别应用于图中节点和边以及序列数据，然后将它们的输出进行融合；另一种是将GNN和Transformer直接结合在一起，共同处理图和序列数据。

其中，第一种方式的代表性工作是GAT-EL（Graph Attention Transformer with Edge Labeling），它将GAT（Graph Attention Network）和Transformer分别应用于图中节点和边以及序列数据，并通过边标签信息将它们的输出进行融合。而第二种方式的代表性工作是GPT-GNN（Graph Neural Networks for Graph-to-Sequence Learning），它将GNN和Transformer直接结合在一起，共同处理图和序列数据，并通过自注意力机制将它们的输出进行融合。