graph transformer networks

Graph Transformer 网络是一种基于 Transformer 模型的图形神经网络，用于处理具有图形结构的数据。它通过对图形中的节点和边进行编码，并使用 self-attention 机制来计算节点间的相互关系，从而获得图形的表示。这种方法在图形分类、图形生成等任务中表现出色。

相关问题

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。

时空 graph transformer

时空图Transformer (Graph Transformer)是一种基于自注意力机制的新型预测框架，用于准确预测人群轨迹。它利用Transformers来学习时间、空间和时空注意力的关系，提供了一种简洁有效的解决方案。具体地，时空图Transformer使用了空间图Transformer和时间图Transformer来捕捉人与人之间的交互，并通过在空间Transformer和时间Transformer之间进行交错来提取行人之间的时空交互。另外，时空图Transformer还引入了TGConv，一种基于Transformer的图卷积机制，用于改进基于注意力的图卷积，从而能够更好地捕捉更复杂的社交互动。此外，为了处理时间序列数据建模时的问题，时空图Transformer还引入了一个可读写图形内存模块，用于在预测期间对嵌入执行平滑操作。总体而言，时空图Transformer是一种简单而有效的策略，用于预测人群轨迹并建模行人之间的时空交互关系。 [2 [3<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【ECCV2020】Spatio-Temporal Graph Transformer Networks for Pedestrian Trajectory Prediction](https://blog.csdn.net/zn0412/article/details/120829830)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [论文阅读笔记7——TransMOT: Spatial-Temporal Graph Transformer for MOT](https://blog.csdn.net/wjpwjpwjp0831/article/details/121359323)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]