【几何深度学习 Geometric Deep Learning】Graph Transformer

Graph Transformer

从自注意力到图结构的推广

核心思想

• 邻域注意力（Neighborhood‑Attention）：仅在节点自己的局部子图里进行交互，避免全图 O(N²) 的开销。
• 位置编码（Positional Encoding）：为每条边或每个节点提供可区分的位置信息，使得 Transformer 能保留图的拓扑结构。常见做法包括 distance‑based (如 Shortest‑Path Distance, Edge‐Type) 与 random‑walk 方式。

下面给出一个 完整、可运行 的 PyTorch 实现，涵盖

1. 数据准备（PyG style）
2. 邻域注意力层 GraphAttentionLayer
3. 距离/随机游走位置编码 PosEnc
4. 基于上述两块的 Graph Transformer 模型 GraphTransformer
5. 训练循环示例

目标：让读者能直接跑一遍，看到梯度消失、收敛速度等常见挑战，并通过代码中的注释快速定位优化点。<