2025年Transformer超强创新思路！结合GCN太好发论文了！

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讲个 T ransformer比较热门的创新思路：+GCN。 这种结合充分利用了GCN对图结构数据的处理能力以及Transformer在处理序列数据方面的优势，能非常有效地提升模型在多种任务上的表现。 因此它在很多实际应用场景中都非常好用，比如交通流量预测（MAGCN与MALTFormer模型）、3D目标跟踪（3DMOTFormer）、医学图像分析等，是个拥有显著学术价值和实际应用潜力的研究方向。 目前， T ransformer+GCN 仍处于快速发展期，未来可能会在动态图与时空建模、多模态融合、轻量化与效率优化等方面有所突破。 我这次就挑选了 9篇 前沿成果 供大家学习，帮助各位快速了解这个GNN领域的重要研究方向。 扫码 添加小享， 回复“ GCN结合 ”    免费获取 全部 论 文+代码合集 Enhancing App Usage Prediction Accuracy With GCN-Transformer Model and Meta-Path Context 方法： 论文提出了一种名为MP-GT的新型 ………………………………