graph transformer | BriefGPT

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CVPR基于图变换器 GAN 的约束房屋生成
本文提出了一种基于图 Transformer 的生成对抗网络 (GTGAN)，有效地学习了端到端的图节点关系，尤其针对具有挑战性的基于图约束的房屋生成任务。
PDFa year ago
AAAIMulGT: 多任务图 Transformer，在全切片图像分析中注入任务感知知识并驱动领域知识汇聚
该研究设计了一种新的多任务学习框架，结合了图转换器、任务感知知识注入和领域知识驱动的图池化模块，用于病理学家在对多个诊断任务进行实际临床诊断时的 WSI 分析。该框架的实验结果表明，相较于基于单任务的方法以及现有的技术，能够有效的提升诊断的
PDFa year ago
使用有界次优图形转换器加速多智体规划
该论文提出了一种名为 Graph Transformer 的学习组件，作为加速规划的启发式函数，证明了其完备性和有限次最优性，同时经实验证明，在相对少的代理问题实例中训练的 Graph Transformer 可以很好地推广到更多代理的问题
PDFa year ago
DuETA: 百度地图交通拥堵传播模式建模的高效图学习用于到达时间预测
本文提出了一种实用的 ETA 预测框架 DuETA，通过构建基于相关性的拥堵感知图和路线感知图转换器，可以捕捉空间上相距较远但与交通状况高度相关的路段对之间的交互作用，从而显著提高预测性能并已在百度地图中投入生产。
PDF2 years ago
ICLRNAGPhormer：用于大型图中节点分类的基于令牌化的图变换器
本文提出了一种邻域聚合图变换器（NAGphormer）来处理大规模数据集的图分析问题，在 Hop2Token 模块的引导下， NAGphormer 能够将每个节点作为包含一系列令牌的序列处理，利用邻域信息构建一个序列来训练模型，从而在图神经
PDF2 years ago
KDDKPGT: 分子属性预测中的图形 Transformer 的知识引导预训练
本文提出了一种名为 “知识引导图转换器的预训练 (KPGT)” 的自监督学习框架，利用高容量的线性图转换器（LiGhT）和知识引导的预训练策略，以解决分子属性预测中存在的两个主要问题，并在大规模无标签分子图上显示出卓越的性能。
PDF2 years ago
全局思考，本地行动：面向视觉和语言导航的双尺度图形 Transformer
通过使用 Dual-scale Graph Transformer（DUET）建立拓扑地图来平衡全局动作控制和局部语言理解的复杂性，在视觉动作规划领域，DUET 明显优于现有研究成果，包括 REVERIE、SOON 和 R2R。
PDF2 years ago
WSDMHeteroQA：通过异构图建模学习多源信息问答
本研究提出一种区别于以往只使用文章或维基百科等信息来源的社区问答方法，利用多种异构信息源（MIS）的相关信息进行答案生成，并在 $ ext {MSM}^{ext {plus}}$ 和 AntQA 等数据集上进行的反复实验表明本方法在各项指标
PDF3 years ago
KDD全局自注意力作为图卷积替代方案
该论文提出了一种名为 Edge-augmented Graph Transformer (EGT) 的框架来处理任意形式的结构数据，其中使用全局自我关注作为聚合机制，并通过边缘通道来演化结构信息，从而在图结构数据的学习任务中超越了卷积 /
PDF3 years ago
TCL: 基于 Transformer 动态图对比学习建模
本文介绍了一种新颖的图神经网络方法，基于图转换器，引入了两个流编码器，另外通过对比学习来使动态表示具有高级别 (或全局) 语义，提高了交互预测的准确性。
PDF3 years ago
AAAI一种将 Transformer 网络泛化至图形数据的方法
本文提出了一种用于任意图的变形器神经网络结构，在注意力机制中使用了邻域连接性，用拉普拉斯特征向量代替位置编码，使用批量归一化层代替层归一化，支持边特征表示。实验表明，该结构的性能优于传统的 transformer 模型。
PDF4 years ago
EMNLPAMR-to-Text 生成的在线反向解析
本文提出一种新的 AMR-to-text 生成方法，通过在文本生成期间反向预测目标句子上的 AMR 图进行解码，相比于基于标准语言模型的解码器能更好地保留输入含义，并在两个 AMR 基准测试上显示了优越性。
PDF4 years ago
ECCV基于时空图转换器网络的行人轨迹预测
本研究提出使用关注机制进行轨迹预测的 STAR 模型，采用 TGConv 和临时 Transformer 模型，以及可读写的外部记忆模块，以实现复杂的时空交互并实现了 5 个真实世界的行人预测数据集的最新性能。
PDF4 years ago
AAAI图形转换器用于图形到序列学习
本文提出了一种名为 “图变压器” 的模型，使用显式关系编码并允许两个远程节点之间的直接通信。与局部邻域信息交换的图神经网络不同，它提供了一种更有效的全局图结构建模方式，并在抽象意义表示文本生成和基于句法的神经机器翻译应用中表现出优异的性能。
PDF5 years ago
基于知识驱动的医学图像报告生成模型：编码、检索、改写
本文提出了一种基于知识推理的、融合传统方法和现代学习方法的医学报告生成方法，将医学报告生成分解为医学异常图形学习和自然语言建模两个部分，通过编码、检索和改写等子模块实现；其中，核心部分是图形变换器，可以实现知识图谱、图像和序列等多个领域的图
PDF5 years ago