详细介绍
Graphormer 是一种基于 Transformer 架构的图神经网络模型，专门设计用于处理图结构数据。传统的 Transformer 模型在处理序列数据（如文本）时表现出色，而 Graphormer 通过引入图结构信息，扩展了 Transformer 的能力，使其能够有效地处理图数据。Graphormer 通过将图的节点和边信息编码到 Transformer 的自注意力机制中，从而捕捉图中的复杂关系和结构。
主要功能
- 图结构数据处理：Graphormer 能够处理各种图结构数据，如社交网络、分子图、知识图谱等。
- 自注意力机制：通过自注意力机制，Graphormer 能够捕捉图中节点之间的长距离依赖关系。
- 节点和边编码：Graphormer 支持对节点和边的特征进行编码，从而更好地表示图中的信息。
- 可扩展性：Graphormer 可以应用于大规模的图数据，并且可以通过调整模型参数来适应不同的任务需求。
- 多任务学习：Graphormer 可以同时处理多个图相关的任务，如节点分类、图分类、链接预测等。