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English(EN) Size Transferability of Graph Transformers with Convolutional Positional Encodings

图变换器显示尺寸可迁移性，可与GNN媲美

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员在图变换器（GTs）与流形神经网络（MNNs）之间建立了理论联系，特别是在GTs使用基于GNN的位置编码时。本研究表明，GTs继承了其位置编码的可迁移性保证，这意味着在较小图上训练的模型可以泛化到较大的图。在标准基准测试上的实验结果证实，GTs表现出与GNN相当的可扩展行为，并在估计地形上的最短路径距离方面展示了实际应用。 AI

影响 证明了GTs可扩展性的理论基础，为大规模图数据的高效训练方法提供了思路。

排序理由 学术论文，详细阐述了图变换器属性的理论发现和实验验证。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Javier Porras-Valenzuela, Zhiyang Wang, Xiaotao Shang, Yusu Wang, Alejandro Ribeiro ·

    具有卷积位置编码的图变换器的大小可迁移性

    arXiv:2602.15239v2 Announce Type: replace Abstract: Transformers have achieved remarkable success across domains, motivating the rise of Graph Transformers (GTs) as attention-based architectures for graph-structured data. A key design choice in GTs is the use of Graph Neural Netw…

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