北邮GAMMA Lab专题解读 | Graph Transformer 最新研究进展

主要观点总结

文章对Graph Transformer的最新研究进展进行了专题解读，介绍了基于消息传递机制的图学习范式和全局注意力机制在Graph Transformer中的应用。文章还概述了几种最新的Graph Transformer方法，包括EXPHORMER、SGFormer、POLYNORMER、Gradformer和CoBFormer，并总结了目前该领域的主要研究问题，包括高效性和局部性。

关键观点总结

关键观点1: Graph Transformer的研究进展

文章详细介绍了Graph Transformer的最新研究进展，包括基于消息传递机制的图学习范式和全局注意力机制的应用。

关键观点2: 几种最新的Graph Transformer方法

文章概述了EXPHORMER、SGFormer、POLYNORMER、Gradformer和CoBFormer等几种最新的Graph Transformer方法，这些方法分别通过不同的方式提高了Graph Transformer的效率和性能。

关键观点3: Graph Transformer的主要研究问题

文章指出了Graph Transformer领域的主要研究问题，包括如何克服Transformer架构的高复杂性以有效应用到大规模网络上，以及如何缓解Graph Transformer的过全局化问题以促进其对局部信息的感知。

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