Graph Transformer是一种将Transformer架构应用于图结构数据的特殊神经网络模型。该模型通过融合图神经网络(GNNs)的基本原理与Transformer的自注意力机制，实现了对图中节点间关系信息的处理与长程依赖关系的有效捕获。 Graph Transformer的技术优势 在处理图结构数据任务 ...

本文针对图Transformer（Graph Transformers）的理论表达能力尚不明确的问题，系统探讨了其与分布式计算中Congested Clique模型的关联，证明在特定条件下，仅需2层深度的Graph Transformer即可实现图灵通用性，且其表达能力超越传统消息传递图神经网络（MPNNs）。实验在 ...

编者语：后台回复“入群”，加入「智驾最前沿」微信交流群在谈及自动驾驶时，Transformer一直是非常关键的技术，为何Transformer在自动驾驶行业一直被提及？先说结论，Transformer之所以在自动驾驶领域被频繁提到，并被广泛推崇，主要是因为这种架构在处理多源、高维、长时序的数据时，天然具备很多有利属性，它能高效建模 ...

在我们今天的生活中，图的示例包括社交网络、例如Twitter、Mastodon、以及任何链接论文和作者的引文网络，分子，知识图、例如 UML 图、百科全书以及有超链接的网站，表示为句法树的句子以及任何的 3D 网格等，可以说图已经无处不在。 近日，Hugging Face 研究 ...

本研究针对蛋白质功能预测中远距离蛋白质潜在功能关系难以捕捉的问题，开发了基于PPI网络多跳邻域序列化和可解释人工智能(XAI)的图Transformer方法SEGT-GO。通过创新的序列化编码技术将多跳邻域信息转化为可计算特征，结合SHAP框架优化特征选择，在跨物种大 ...

雷锋网 AI 科技评论按：NLP 任务中具有标杆意义的 Transformer 模型喜提新升级，不仅翻译表现进一步提升，更成为了图灵完备的通用计算模型。 在过去的两三年中，注意力机制（Attention Mechanism）逐渐进入深度学习研究人员们的视野中，并开始变得热门。去年 6 月 ...

视海芯图创始人、董事长许达文在2023松山湖论坛上介绍了公司全新的Transformer加速SoC SH1580。这款高性能智能视觉SoC集成4亿晶体管，采用12nm工艺，自主设计了多态神经网络处理器（Polymorphic Tensor Processing Unit，PTPU）和3D视觉ISP，配备了4核Arm CPU A53。 人工智能的 ...

Transformer 架构的伟大之处，不仅在于提出了注意力机制，更在于提供了一套 “模块化” 的设计框架 —— 通过组合编码器（Encoder）和解码器（Decoder），可以衍生出多种结构变体。从 BERT 的 “纯编码器” 到 GPT 的 “纯解码器”，从 T5 的 “编码器 - 解码器” 到 ...

Transformer 自 2017 年出世以来就在 AI 领域高举高打，ChatGPT 引发全球大型语言模型热潮后更是在 NLP 领域被赋予了神话般的地位。 但近日，一篇正在审核中的 ICLR 2023 投稿论文（如下）经研究后提出一个观点：单一 Transformer 并不具备图灵完备性，其计算能力存在 ...

原始"Attention Is All You Need"论文中提出的标准Transformer架构最初设计用于处理离散输入和输出序列标记(token)，但将其应用于时间序列分析时，需要对模型结构进行适当调整以适应连续数据特性。本文详细阐述了使原始Transformer架构能够高效处理连续值时间序列数据 ...