【图神经网络论文整理】（六）—— Universal Graph Transformer Self-Attention Networks

标签：Transformer Graph Attention 学习变体 UGformer GNN 节点

【图神经网络论文整理】（六）—— Universal Graph Transformer Self-Attention Networks_transformer

Dai Quoc Nguyen, Tu Dinh Nguyen, Dinh Phung
The ACM Web Conference 2022 (WWW '22)
Computer Vision and Pattern Recognition
论文地址

本文介绍的论文是《Universal Graph Transformer Self-Attention Networks》。

该篇文章的主要贡献是将Transformer应用在GNN中用于学习图的表示，作者在此基础上提出了两种UGformer变体，实验结果表明第一个UGformer变体在归纳学习上取得了较好的准确率，而第二个变体在文本分类任务上获得较好的精度。

标签：Transformer,Graph,Attention,学习,变体,UGformer,GNN,节点 From： https://blog.51cto.com/u_15834745/6025573 相关文章【图神经网络论文整理】（五）—— Self-Attention Graph Pooling：SAGPool ICML2019JunhyunLee,InyeopLee,JaewooKangMachineLearning(cs.LG);MachineLearning(stat.ML)论文地址本文介绍的论文是《Self-AttentionGraphPooling...... Graphite: a vision for the future of 2D content creation. https://graphite.rs/blog/graphite-a-vision-for-the-future-of-2d-content-creation/https://editor.graphite.rs/Graphite:avisionforthefutureof2Dcontent...... 【TPAMI2023】Global Learnable Attention for Single Image Super-Resolution 【TPAMI2023】GlobalLearnableAttentionforSingleImageSuper-Resolution代码：https://github.com/laoyangui/DLSN这是来自福州大学的工作，提出一个有意思的观点：当前...... Codeforces Round #846 (Div. 2) E. Josuke and Complete Graph（数论分块）题意：给定一个区间[L,R],求其中任意两个数字的gcd的不同的种类总数。链接：https://codeforces.com/contest/1780/problem/E其中L<=1e9,1<=L<=R<=1e18。tips：本篇题解中除标...... 【AAAI2023】Head-Free Lightweight Semantic Segmentation with Linear Transformer 论文：【AAAI2023】Head-FreeLightweightSemanticSegmentationwithLinearTransformer代码：https://github.com/dongbo811/AFFormer这是来自阿里巴巴的工作，作者构建了...... 【图神经网络论文整理】（十）—— How Powerful are Graph Neural Networks?：GIN 作者信息：KeyuluXu,WeihuaHu,JureLeskovec,StefanieJegelka论文来源：ComputerVisionandPatternRecognition论文地址：https://arxiv.org/abs/1810.00826本...... [LeetCode] 1061. Lexicographically Smallest Equivalent String Youaregiventwostringsofthesamelength s1 and s2 andastring baseStr.Wesay s1[i] and s2[i] areequivalentcharacters.Forexample,if s1=...... transformer Transformer：Pytorch版本的源码解析Transformer源码详解（Pytorch版本）史上最小白之Transformer详解Transformer详解（看不懂你来骂我...... 【ARIXV2209】Multi-Scale Attention Network for Single Image Super-Resolution 【ARIXV2209】Multi-ScaleAttentionNetworkforSingleImageSuper-Resolution代码：https://github.com/icandle/MAN这是来自南开大学的工作，将多尺度机制与大核注意机...... 2021 ACL Parameter-efficient Multi-task Fine-tuning for Transformers via Shared Parameter-efficientMulti-taskFine-tuningforTransformersviaSharedHypernetworks阅读这篇文章的目的是为了了解hypernet，相关代码https://github.com/rabeehk/hyp...... 赞助商阅读排行 Python3网络爬虫浓缩系列 visual studio 2022离线安装包制作教程 #yyds干货盘点# 前端歌谣的刷题之路-第一百三十七题-可伸缩属性 Codeforces 使用U盘制作启动盘并重装系统编写HelloWorld程序 departments/components/add.vue 1081. 度的数量 js- day03- 将数据变成柱形图 nginx使用 leetcode 22 括号生成 webrtc-streamer实现简单rtsp视频监控 wordpress外贸独立站商城如此简单函数练习错题利用TableAdapter更新数据库网站主页关于我们联系我们网站地图本网站内容转载自其他媒体，侵权联系[admin##ips99.com]。 Copyright © 2020-2023 IPS99 版权所有 IPS99

【图神经网络论文整理】（六）—— Universal Graph Transformer Self-Attention Networks

相关文章

赞助商

阅读排行