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English(EN) Plain Transformers are Surprisingly Powerful Link Predictors

简单的 Transformer 模型 PENCIL 在图链接预测方面优于 GNN

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了 PENCIL，一个简单的 Transformer 模型，能够比传统的图神经网络 (GNN) 更有效地预测大型图中的链接。与现有的需要复杂结构编码的图 Transformer 不同，PENCIL 使用对采样局部子图的注意力机制。这种方法使其能够捕捉丰富的拓扑依赖关系，并在参数效率和可扩展性方面优于 GNN，即使没有节点特征。 AI

影响 证明了更简单的 Transformer 架构可以在图机器学习中取得具有竞争力的性能，有可能减少对复杂 GNN 工程的需求。

排序理由 介绍图链接预测新模型架构的学术论文。[lever_c_research 降级：ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

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