ICML 2024 || 图外部注意力机制捕捉图之间的关系

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大家好，今天给大家介绍一篇最ICML 2024关于Graph Transformer研究论文，这篇论文提出了一种新的图外部注意力机制(Graph External Attention, GEA)和基于GEA的图外部注意力增强Transformer(Graph External Attention Enhanced Transformer, GEAET)模型。 这项工作解决了现有图表示学习方法忽视图间相关性的问题，通过引入外部注意力单元来隐式学习图间相关性，从而获得更全面的图表示 。 1. 基本信息 论文题目：Graph External Attention Enhanced Transformer 作者：Jianqing Liang, Min Chen, Jiye Liang 作者研究单位：Key Laboratory of Computational Intelligence and Chinese Information Processing of Ministry of Education, School of Computer and Information Technology, Shanxi University , Taiyuan 030006, Shanxi, China 代码链接： https://github.com/icm1018/GEAET 2. 研究背景 图表示学习在近年来受到广泛关注，在社交网络分析、药物发现、蛋白质设计和医疗 ………………………………