gnn和transformer的融合

GNN和Transformer的融合是近年来自然语言处理领域的热门研究方向之一。GNN（Graph Neural Network）是一种基于图结构的神经网络，可以对图中节点和边进行建模，适用于处理结构化数据。而Transformer则是一种基于自注意力机制的神经网络，适用于处理序列数据。将两者融合可以充分利用它们各自的优势，提高模型的性能。目前，有两种主要的GNN和Transformer的融合方式：一种是将GNN和Transformer分别应用于图中节点和边以及序列数据，然后将它们的输出进行融合；另一种是将GNN和Transformer直接结合在一起，共同处理图和序列数据。其中，第一种方式的代表性工作是GAT-EL（Graph Attention Transformer with Edge Labeling），它将GAT（Graph Attention Network）和Transformer分别应用于图中节点和边以及序列数据，并通过边标签信息将它们的输出进行融合。而第二种方式的代表性工作是GPT-GNN（Graph Neural Networks for Graph-to-Sequence Learning），它将GNN和Transformer直接结合在一起，共同处理图和序列数据，并通过自注意力机制将它们的输出进行融合。

gnn transformer融合

### GNN与Transformer融合方法 #### 图神经网络（GNN）的特点图神经网络（GNN）擅长处理具有复杂关系的数据结构，能够捕捉节点之间的依赖性和交互模式。这种特性使得GNN在社交网络分析、推荐系统等领域表现出色[^1]。 #### Transformer的优势相比之下，Transformer架构以其强大的序列建模能力和自注意力机制而闻名，能够在自然语言处理任务中取得优异成绩。其并行化训练过程也提高了计算效率[^4]。 #### 融合策略概述为了充分利用两者优势，一种常见的做法是在原有GNN基础上引入多头自注意层或多层感知机(MLP)，从而构建混合型框架。具体而言： - **消息传递阶段**：利用传统GNN的消息传递机制更新节点特征； - **自我关注模块**：在此之后加入来自Transformer的self-attention组件，允许模型考虑整个图形范围内的远距离关联； - **最终聚合操作**：最后通过池化或其他形式的信息汇总得到全局表征向量用于预测或分类目的。 ```python import torch from torch_geometric.nn import GCNConv, global_mean_pool as gap class GNNTF(torch.nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): super(GNNTF, self).__init__() # 定义GCN卷积层 self.conv1 = GCNConv(input_dim, hidden_dim) # 添加transformer编码器部分 encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=hidden_dim, nhead=8) self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers=6) # 输出全连接层 self.fc_out = nn.Linear(hidden_dim, output_dim) def forward(self, data): x, edge_index, batch = data.x, data.edge_index, data.batch # 应用gcn convolutions 和激活函数relu x = F.relu(self.conv1(x, edge_index)) # 使用transformers进一步提炼信息 x = self.transformer_encoder(x.unsqueeze(0)).squeeze(0) # 对batch中的样本取平均值得到固定长度表示 x = gap(x,batch) # 返回经过fc layer后的logits return self.fc_out(x) ``` 上述代码展示了如何在一个简单的PyTorch Geometric项目里实现这一想法。这里先进行了标准的图卷积运算，接着把结果送入由若干个相同配置组成的变压器单元堆叠而成的encoder内做深层次挖掘；最后一轮降维映射至目标类别空间完成监督学习流程[^2]。 #### 实际应用场景举例实际案例表明，在学生协作表现预测场景下提出的CLGT模型就是这样一个成功的尝试实例之一。该研究团队设计了一个专门针对教育领域合作学习环境下的图表征工具——Graph Transformer (CLGT)[^2]。它不仅继承了经典GNN对于局部邻域敏感性的优良品质，还借助于先进的Transformers技术实现了跨越不同小组成员间广泛联系的有效刻画，进而为个性化指导提供了坚实依据。此外，在其他类型的图数据集测试中同样观察到了类似的趋势。比如，在ogbn-arxiv这样的大规模学术出版物引用网路上部署改进版InstructGLM后发现，无论对比传统的纯GNN还是单独使用的Transfomer变体版本，新组合方案均能带来不同程度上的性能增益效果[^3]。

GNN+Transformer

GNN+Transformer是指将图神经网络（Graph Neural Network，GNN）与Transformer结构相结合的方法。这种方法的目标是提高GNN在处理图结构数据时的表达能力和可扩展性。引用\[1\]中提到，尽管图Transformer在初步成功方面取得了一些进展，但在表达能力、对图结构的理解以及对更大图的可扩展性方面仍存在一些缺陷。因此，研究人员希望在2022年解决这些问题。引用\[2\]中提到，一些研究已经成功将Transformer推广到图数据上，并取得了优异的性能。其中，Graphormer是一种采用了Transformer主干网络，并针对图进行了创新的方法。Graphormer在OGB LSC竞赛和Facebook催化剂竞赛中表现出色，展示了Transformer在捕获量子结构和迁移知识方面的潜力。此外，Graphormer在小分子建模任务上也取得了最先进的性能。综上所述，GNN+Transformer是一种结合了图神经网络和Transformer的方法，旨在提高图数据处理的能力和性能。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [GNN与Transformer融合促进药物发现 | 2022几何&图机器学习展望](https://blog.csdn.net/BAAIBeijing/article/details/122852800)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

阅读全文

gnn和transformer的融合

gnn transformer融合

GNN+Transformer

相关推荐

GNN/GCN与Transformer结合的多模态对话情感识别项目

图注意力机制PPT-FRyan制作

融合transGNN和符号感知的豆瓣图书推荐算法（含近10000字论文）

gnn+transformer

GNN与Transformer

GNN+transformer可行吗

GNN+transformer sota2025

gnn+transformer时间序列预测

eeg情绪识别 gnn+transformer gnn应该放在什么位置

gnn加transformer模型，扣除背景

GNN TRANSFORMER

GNN transformer

Transformer与GNN融合模型构建

gnn transformer时间序列预测

视觉Transformer

transformer和GNN相结合

transformer模型 gnn模型

融合拓扑结构的Transformer

大家在看

华为OLT MA5680T工具.zip

STP-RSTP-MSTP配置实验指导书 ISSUE 1.3

基于FPGA的AD9910控制设计

Android全景视频播放器 源代码

pytorch-book:《神经网络和PyTorch的应用》一书的源代码

最新推荐

造纸机变频分布传动与Modbus RTU通讯技术的应用及其实现

Visual C++.NET编程技术实战指南

HarmonyOS内核深度探秘：优化自由行旅游系统的策略

tkinter模块所有控件

局域网五子棋游戏：娱乐与聊天的完美结合

自由行旅游新篇章：HarmonyOS技术融合与系统架构深度解析

足底支撑相到达73%是什么问题

宾馆预约系统开发与优化建议

HarmonyOS在旅游领域的创新：揭秘最前沿应用实践

数据架构师需要具备什么能力

Android全景视频播放器源代码