Transformer与图神经网络的融合与应用

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于 2024-04-29 16:07:23 首次发布
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本文介绍了Transformer和图神经网络（GNN）在人工智能领域的崛起，探讨了它们的核心概念、联系及实际应用。Transformer擅长处理序列数据，GNN擅长处理图结构数据，两者的结合能提升模型性能。文章还涵盖了数学模型、代码实例、未来发展趋势和面临的挑战。

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Transformer与图神经网络的融合与应用

关键词：Transformer, 图神经网络, 注意力机制, 图结构数据, 图表示学习, 图分类, 图生成

1. 背景介绍

近年来，深度学习技术在各个领域取得了显著的进展。其中，Transformer模型和图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）是两个备受关注的研究方向。Transformer最初应用于自然语言处理领域，通过自注意力机制实现了并行计算和长距离依赖建模，取得了显著的性能提升。而图神经网络则专注于处理图结构数据，通过对节点信息的聚合和传播，实现了高效的图表示学习和下游任务求解。

近期，研究者们开始探索将Transformer和图神经网络进行融合，利用Transformer的强大表示能力和图神经网络的结构建模优势，在图相关任务上取得了新的突破。本文将重点介绍Transformer与图神经网络的融合方法，分析其核心原理和应用场景，并展望未来的发展方向。

2. 核心概念与联系

在介绍Transfor

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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
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Transformers是一种图神经网络
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现为**南洋理工大学助理研究员的 Chaitanya Joshi 将为读者介绍图神经网络和 Transformer 之间的内在联系**。具体而言，作者首先介绍 **NLP 和 GNN 中模型架构的基本原理**，使用公式和图片来加以联系，然后讨论怎样能够推动这方面的进步。本文由智察机器人利用深度学习和知识图谱等技术, 从海量信息中自动发现并生成。共享此文前做了md标注，以期充分消化理解此文。
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E（n）-等变变压器（wip） E（n）-等变变压器的实现，并引人关注地扩展了Welling的的思想。 安装 $ pip install En-transformer 用法 import torch from en_transformer import EnTransformer model = EnTransformer ( dim = 512 , depth = 4 , dim_head = 64 , heads = 8 , edge_dim = 4 , fourier_features = 2 ) feats = torch . randn ( 1 , 16 , 512 ) coors = torch . randn ( 1 , 16 , 3 ) edges = torch . randn ( 1 , 16 , 16 , 4 ) fe
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内容概要：本文介绍了一种改进的卷积神经网络模型，主要通过引入选择性核（SK）模块来增强模型的特征融合能力。SK模块通过将输入特征图分割成多个子集，对每个子集进行加权融合，从而提高模型的表现。文中定义了...
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强化学习曾小健
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作者提出了一种新的神经网络编码器类别，称为DIFFORMER（基于扩散的Transformer），包括两个实例：一个具有线性复杂度的简单版本，适用于数量庞大的实例；作者提出了一种新的方法，称为谱注意力网络（SAN），它使用了一种学习位置编码（LPE），可以从拉普拉斯算子的全谱中学习节点的位置。为了解决分子表示学习中的问题，作者提出了一种名为GROVER的新框架。论文提出了一种名为Graphormer的图表示学习方法，它建立在标准的Transformer架构之上，并在广泛的图表示学习任务上取得了出色的结果。
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自注意力机制网络模型图是一种图示表示自注意力机制网络的方式。在自注意力机制中，输入的特征向量被视为键和值，而查询用于衡量与每个键的相似度，以确定其权重。通过计算查询和键的相似度，并对值进行加权求和，自注意力机制能够将重要的特征信息聚焦在一起。 具体来说，自注意力机制网络模型图通常包含以下几个主要组件： - 输入特征向量：表示输入数据中的特征信息。 - 查询向量：用于衡量与每个键的相似度，以确定其权重。 - 键向量：与查询向量进行比较，以计算相似度得分。 - 值向量：包含与输入特征向量相关的信息，根据相似度得分进行加权求和。 - 加权求和操作：用于将值向量按照相似度得分进行加权求和，生成最终的自注意力表示结果。 整个自注意力机制网络模型图的目标是通过计算查询和键的相似度，以获得每个键的权重，并将这些权重应用于值向量，以生成自注意力表示结果。 需要注意的是，自注意力机制网络模型图可能会因具体的网络架构和任务而有所不同，上述描述仅是一种常见的表示方式。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Transformer：注意力机制（attention）和自注意力机制（self-attention）的学习总结](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43610114/article/details/126684999)[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%"] [ .reference_list ]
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