GNN - Transformer 新突破 —— 解锁全局与局部的完美融合！

近年来，图神经网络（GNN）与 Transformer 模型大放异彩。**GNN 以其独特优势在处理复杂数据结构方面表现卓越，而 Transformer 模型则在识别序列间相互依赖性上展现出非凡能力，**二者均取得了突破性的进展。这些优势相互交织，使得 GNN 和 Transformer 的融合成为图表示学习领域极具前景的研究方向。

具体而言，Transformer 的引入为 GNN 带来了诸多益处。它能够有效扩展 GNN 的感受野，使其更全面地捕捉复杂图拓扑信息。这一改进如同为 GNN 装上了更敏锐的 “触角”，增强了信息在图中的传递能力。在推荐系统中，这种结合更是发挥了重要作用，显著提高了推荐的准确性。不仅如此，二者结合还能够简化模型结构，如同去除了复杂机器中的冗余部件，进而降低计算成本，并且大幅提高训练效率，为模型训练节省了宝贵的时间和资源。

本文精心筛选了近两年在顶级学术会议和期刊中发布的 23 种 GNN 与 Transformer 结合的创新方案。

三篇论文详解

1、CLGT: A Graph Transformer for Student Performance Prediction in Collaborative Learning

方法

该论文提出了一个基于Graph Transformer的框架，称为CLGT，用于预测协作学习环境中学生的表现。

主要方法包括：

• 交互图构建： 基于学生分组活动构建交互图，其中节点代表学生，边代表学生之间的互动。
• Graph Transformer框架： 提出了一个扩展的Graph Transformer框架，用于评估和预测学生的表现。
• 解释模块： 构建了一个解释模块，用于解释预测结果并可视化学生互动模式。
• 数据处理： 从在线项目平台（如GitLab）收集学生的行为数据，包括源代码提交和审查帖子。
• 预测模块： 设计了一个预测模块，利用图结构数据预测学生的表现。
• 解释器模块： 构建了一个基于PGM-Explainer的解释器模块，以解释预测结果。

创新点

• Graph Transformer在协作学习中的应用： 首次尝试将Graph Transformer应用于软件工程课程中学生互动的建模和表现预测。
• 交互图的构建和利用： 提出了一种基于学生团队项目活动构建交互图的方法，并利用这些图来分析学生之间的互动如何影响他们的学术表现。
• 解释模块的集成： 开发了一个解释模块，可以解释预测结果背后的推理机制，提供给教育者更透明的预测结果。
• 异构图数据的利用： 提出了一种处理异构图数据的方法，能够充分利用图中的丰富空间和时间信息。
• 模型性能： 实验结果表明，CLGT在预测准确性方面优于现有的基线模型，如Ada Boost、R-GCN、GTN和Graph Trans。
• 教育者工具： CLGT能够为教育者提供早期预警，帮助他们识别在协作学习中表现不佳的学生，并及时提供适当的帮助。

2、Convolutional Transformer via Graph Embeddings for Few-shot Toxicity and Side Effect Prediction

方法

该论文提出了一个基于图神经网络（GNN）和Transformer的结合模型，称为FS-GNNCvTR，用于低数据量情况下的毒性和副作用预测。

主要方法包括：

• 图神经网络模块： 使用图同构网络（GIN）来迭代聚合节点嵌入，并计算图嵌入。
• 卷积Transformer模块： 将图嵌入转换为一系列patches，然后通过卷积嵌入层进行处理，以获取Transformer的输入tokens。
• 双模块元学习框架： 包括GNN模块和卷积Transformer（CvTR）模块，用于在少量任务（meta-training）上迭代更新模型参数，然后在测试数据（meta-testing）上进行泛化。
• 模型训练和实现细节： 使用PyTorch实现模型，利用RDKit库计算分子图特征，包括原子类型、原子手性、键类型和键方向。

创新点

• 结合GNN和Transformer： 提出了一种新颖的方法，通过将GNN和Transformer结合起来，同时捕获分子嵌入的局部空间上下文和全局信息。
• 卷积Transformer的引入： 通过将图嵌入转换为patches，并使用卷积操作来学习这些patches的表示，从而有效地模拟了局部空间模式。
• 元学习框架： 提出了一个两模块的元学习框架，可以处理低数据量的学习任务，通过在少量数据上迭代更新模型参数来提高模型的泛化能力。
• 针对药物发现的少样本学习： 该研究针对药物发现中的关键挑战（如毒性和副作用预测），提出了一种有效的少样本学习方法。
• 性能提升： 在Tox21和SIDER数据集上的实验结果表明，FS-GNNCvTR模型在少样本毒性和副作用预测任务中，相比于标准基于图的方法，展现出更优越的性能。

3、DIFFormer: Scalable (Graph) Transformers Induced by Energy Constrained Diffusion

方法

该论文提出了一种名为DIFFORMER的新型神经网络编码器框架，该框架通过能量约束的扩散模型来编码数据集中的实例，并逐步通过它们的交互来纳入其他实例的信息。

主要方法包括：

• 几何扩散模型： 将数据集实例视为一个整体，并通过信息流的特征来产生实例表示，这些特征通过各向异性扩散过程来表征。
• 能量约束的扩散过程： 引入了一个原则性的能量函数，用于指导实例表示朝着整体一致性的理想约束发展。
• 理论分析： 提供了严格的理论分析，揭示了扩散过程的有限差分迭代与相关规则化能量的最小化动态之间的等价性，并给出了成对扩散强度的闭合形式最优估计。
• 模型实现： 提出了两种实用的DIFFORMER实现，一种简单版本（DIFFORMER-s）具有线性复杂度，适用于实例数量庞大时的计算；另一种高级版本（DIFFORMER-a）可以学习复杂的潜在结构。
• 元学习框架： 提出了一个双模块的元学习框架，用于跨少量任务迭代更新模型参数。

创新点

• 能量约束的扩散模型： 提出了一种新的扩散模型，该模型通过优化规则化能量隐式定义扩散动态，为数据表示提供了新的视角。
• 理论分析： 论文提供了理论支持，证明了扩散过程与能量最小化之间的等价性，并为扩散函数提供了闭合形式的最优解。
• DIFFORMER框架： 基于理论分析，提出了DIFFORMER框架，这是一种新型的神经网络编码器，能够适应大量实例对之间的复杂交互。
• 线性复杂度的实现： DIFFORMER-s实现了线性复杂度的计算，解决了传统Transformer在处理大规模数据集时的计算瓶颈。
• 跨任务泛化能力： 通过元学习框架，DIFFORMER能够在不同的任务上进行有效的参数更新和泛化。
• 统一视角： DIFFORMER提供了一种统一的视角来理解现有的模型，如MLP、GCN和GAT，这些模型可以看作是DIFFORMER框架的特殊情况。

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如何学习大模型

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二、AI大模型视频教程

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