Can Transformer and GNN Help Each Other？

最新推荐文章于 2025-04-29 20:27:35 发布
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文章标签： transformer 深度学习 人工智能
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版权

摘要

  1. Transformer难推广到图数据：(i)图数据复杂性高。(ii) 未能捕获复杂且纠缠的结构信息。
  2. GNN可以融合图结构和节点属性，但感受野有限。
  3. 基于上述问题， 提出了一种名为 TransGNN的新模型，其中 Transformer 层和 GNN 层交替使用以相互改进。

研究背景

  1. Transformer在处理序列数据时表现卓越&#x
最低0.47元/天 解锁文章
2023.2.9，周四【图神经网络 学习记录22】动态图算法 之 EvolveGCN：离散型动态GNN网络，将GNN和RNN结合到同一层，结合时间和空间信息进行建模
追光者♂：记录、分享、总结、提升，现象级专栏《Python从入门到人工智能》作者，无惧黑暗，坚信曙光
02-09 712
【图神经网络 学习记录22】动态图算法 之 EvolveGCN：离散型动态GNN网络，将GNN和RNN结合到同一层，结合时间和空间信息进行建模
Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications（图神经网络：方法与应用综述）
weixin_41697507的博客
07-06 5677
Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications Jie Zhou , Ganqu Cui , Zhengyan Zhang , Cheng Yang, Zhiyuan Liu, Lifeng Wang, Changcheng Li, Maosong Sun Abstract—Lots of learning tasks req...
TransGNN：Transformer和GNN能互相帮助吗？
2401_85325397的博客
06-05 1391
GNN是一类用于处理图数据的深度学习模型，能够捕捉节点间的依赖关系。它们在多个领域表现出色，如社交网络分析、物理系统建模、蛋白质接口预测和疾病分类。由于Transformer强大的性能，Transformer模型及其变体已经被广泛应用于各种自然语言处理任务，如机器翻译、文本摘要、问答系统等。
Can Transformer and GNN Help Each Other?
qq_59482564的博客
04-10 948
尽管 Transformer 在自然语言处理和计算机视觉方面取得了巨大成功，但由于两个重要原因，它很难推广到中大规模图数据：(i) 复杂性高。(ii) 未能捕获复杂且纠缠的结构信息。在图表示学习中，图神经网络（GNN）可以融合图结构和节点属性，但感受野有限。因此，我们质疑是否可以将 Transformer 和 GNN 结合起来，互相帮助？在本文中，我们提出了一种名为 TransGNN 的新模型，其中 Transformer 层和 GNN 层交替使用以相互改进。
论文 | TransGNN：Transformer和GNN可以互相帮助吗？
人工智能讲师分享前沿技术
12-20 1866
具体来说，我们在GNN层的消息传递过程中，对每个中心节点的邻居节点的注意力样本进行聚合。注意力采样：给定输入图 G 及其相似度矩阵 S，对于图中的节点 𝑣𝑖，我们将其注意力样本定义为集合 Smp(𝑣𝑖) = {𝑣𝑗 |𝑣𝑗 ∈ 𝑉 和 𝑆(𝑖, 𝑗) ∈ top-k (𝑆(𝑖, :))} 其中𝑆(𝑖, :) 表示 S 的第 𝑖 行，𝑘 作为超参数，决定应该关注多少个节点。在图数据中，不需要计算每个节点对整个图的关注，只要考虑最相关的节点就足够了，这不仅降低了复杂性，而且还过滤掉了噪声节点的信息。
Transformer
qq_58317297的博客
08-05 1177
2、Transformer是由编码器和解码器组成，与基于Bahdanau注意力实现的序列到序列的学习相比，Transformer的编码器和解码器是基于自注意力的模块叠加而成的，源（输入）序列和目标（输出）序列的。6、多头注意力融合了来自于多个注意力汇聚的不同知识，这些知识的不同来源于相同的查询、键和值的不同的子空间表示；在计算编码器的自注意力时，查询、键和值都来自前一个编码器层的输出；1、基于位置的前馈网络对序列中的所有位置的表示进行变换时使用的是同一个多层感知机（MLP），这就是称前馈网络是。
Paper：《Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications—图神经网络:方法与应用综述》翻译与解读
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
01-08 8690
Paper：《Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications—图神经网络:方法与应用综述》翻译与解读目录《Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications》翻译与解读Abstract1、Introduction介绍2、General design pipeline of GNNs—GNN通用设计流水线2.1、Find graph structure—查找图结构2.2、
【CVPR2019】论文完整列表一
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深度学习--自然语言处理统计语言与神经语言模型
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04-25 1545
传统的语言模型是基于词袋模型（Bag-of-Words）和one-hot编码展开工作的，即在传统的语言模型中要生成一个句子，其实是拿一堆词语进行拼凑，拼凑出一个句子后我们需要有一个评委来对这个机器生成的句子进行打分和评价，语言模型就是这么一位评委，它会给每个句子打出一个概率值，以表明他们与人类语言的接近程度。
基于PyTorch的图像识别主要依赖于深度学习模型（尤其是卷积神经网络，CNN）对图像特征进行自动学习和分类
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04-26 342
基于PyTorch的图像识别主要依赖于深度学习模型（尤其是卷积神经网络，CNN）对图像特征进行自动学习和分类。以下是其核心原理与技术实现的分步解析：
一种用于加密代理流量检测的轻量级深度学习方法
技术超强的网络安全平台
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在过去的几年中，越来越多的网络用户使用加密代理服务（例如 V2Ray [1]、虚拟专用网络（VPN）[2] 和 ShadowsocksR [3]）。加密代理是用户规避互联网监管和审查的有效工具。然而，它们也被犯罪分子用于非法活动（例如，色情传播、网络赌博、网络攻击和网络欺诈）[4因此，加密代理流量检测对于网络安全监控至关重要。目前，加密代理流量检测主要有两种主流方法：传统机器学习方法和基于深度学习的方法。
团队研究成果|基于物理信息深度学习的交通状态估计
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04-26 1034
通过在不同稀疏数据情境下进行大量的实验研究，利用美国101高速公路的NGSIM数据，深入探讨了PIDL方法在不同交通流场景中的应用，结果验证了该模型的高效性和精确度。本文的研究不仅探讨了数据稀疏性对交通状态估计的影响，还通过应用PIDL方法取得了显著的成果，具有重要的实际意义，特别是在实际交通流控制和管理中的应用。通过该方法的研究和应用，我们可以更好地理解数据驱动方法和模型驱动方法的优势与劣势，以及它们在交通状态估计中的作用。检测器数量代表可用数据的规模，检测器数量越多，越有利于估计整个路段的交通状态。
NLP高频面试题（五十四）——深度学习归一化详解
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04-25 321
现代深度学习中出现了多种归一化技术，它们各有针对的应用场景和特点。我们下面将介绍批归一化（Batch Normalization）层归一化（Layer Normalization）组归一化（Group Normalization）等最为常见的方法，以及实例归一化（Instance Normalization）、**权重归一化（Weight Normalization）**等衍生技术。对于每种方法，我们将讨论其核心原理、计算步骤、优势与局限。
时间序列预测模型比较分析：SARIMAX、RNN、LSTM、Prophet 及 Transformer
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我们使用 “电力生产 ”数据集探索时间序列识别。我们的目标是计算该数据的月平均值，从而发现准确预测所必需的关键趋势和模式。plt.show()图 (1)： 月度电力生产数据可视化该图（图 1）揭示了电力生产的潜在季节性变化，这对预测工作至关重要。plt.show()图 (2)： ACF 和 PACF 图Dickey-Fuller 检验： 显示非平稳性，表明需要进行差分。ACF 和 PACF： 突显了自回归和移动平均成分的必要性，建议使用初始 ARIMA（1,1,0）模型。
基于Python Flask的深度学习电影评论情感分析可视化系统（2.0升级版，附源码）
IT徐师兄
04-27 779
基于Python Flask的深度学习电影评论情感分析可视化系统（2.0升级版），集成了Flask框架与先进的word2vec向量模型，能够自动解析影评文本的情感倾向，精准评估电影的好评与差评比例，并通过直观的可视化界面展示分析结果。该项目通过大数据技术分析海量影评，量化好评与差评的分布，为电影评论提供全面的汇总评价分析。
一种用于从视网膜图像中识别疾病的 BERT 式自监督学习 CNN
hao_wujing的专栏
04-28 578
在我们的网络中，输出图像的大小为(224,224)，下采样率为32，使我们的蒙版大小为(7,7).我们进一步使用从预训练模块中学到的特征图进行分类研究。此外，与传统的 CNN 相比，ViT 在图像处理中表现出较少的定位能力，因为它们的机制主要针对图像的块级，而不是直接关注单个像素。].我们在 CNN 中观察到的优势，以及预训练对自我监督学习的显着好处，以及 ViT 的潜在缺点，都激发了进一步的思考：是否有可能将性能良好的 CNN 与 BERT 风格的生成式自我监督学习相结合进行预训练，以结合两者的优势？
长短期记忆网络（LSTM）
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从代码学习深度学习 - 目标检测前置知识(一) PyTorch 版
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目标检测是计算机视觉领域中的一个核心问题，它的任务是识别图像中物体的类别并定位它们的位置。近年来，基于深度学习的目标检测算法取得了显著的进展。PyTorch 作为主流的深度学习框架之一，为目标检测的研究和应用提供了强大的支持。本篇博客旨在通过代码实例，介绍目标检测任务中一些重要的前置知识，特别是与边界框 (Bounding Box) 和锚框 (Anchor Box) 相关的概念和常用工具函数。理解这些基础知识对于后续学习和实现更复杂的目标检测模型至关重要。
深度学习---pytorch搭建深度学习模型（附带图片五分类实例）
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Transformer和GNN
11-17
Transformer和GNN都是深度学习中常用的模型，但它们的应用场景和实现方式有所不同。 Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，主要用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本分类等。它通过对输入序列中的每个元素进行自注意力计算，从而实现对序列的编码和解码。Transformer的核心是多头注意力机制，它可以同时关注输入序列中的不同位置和不同特征，从而提高模型的表现力。 GNN是一种基于图结构的神经网络模型，主要用于图像识别、推荐系统等任务。它通过对图中的节点和边进行信息传递和聚合，从而实现对整个图的特征提取和表示。GNN的核心是消息传递机制，它可以将节点和边的信息进行交互和更新，从而实现对图的全局特征的提取。 虽然Transformer和GNN的应用场景和实现方式有所不同，但它们都是深度学习中非常重要的模型，对于解决不同的任务都有着重要的作用。
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