Transformer与图神经网络的融合与应用

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

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