研究人员开发了 GraphDETR，一个用于端到端子图检测的新型深度学习框架。该方法将子图检测视为一个集合预测问题，类似于图像中的目标检测，使用 Transformer 解码器一次性识别模式出现。GraphDETR 可以检测大型图中的各种模式，包括分子结构和团，并且还可以扩展到近似匹配，这是传统组合方法无法实现的。 AI
影响 引入了一种新的子图检测深度学习方法，有望改进化学和网络科学等领域的分析。
排序理由 这是一篇描述新模型和方法的学术论文。
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arXiv:2606.06364v1 Announce Type: cross Abstract: Subgraph detection seeks to identify whether and where instances of query patterns occur within a larger graph. This problem is fundamental across scientific domains and is closely related to subgraph isomorphism, which is NP-comp…
Subgraph detection seeks to identify whether and where instances of query patterns occur within a larger graph. This problem is fundamental across scientific domains and is closely related to subgraph isomorphism, which is NP-complete, limiting combinatorial approaches to small p…