Perpaduan antara jaringan saraf graf dan arsitektur transformer telah muncul sebagai perkembangan penting dalam pembelajaran mesin, menawarkan solusi yang kuat untuk menganalisis struktur jaringan yang kompleks. Sebuah koleksi baru dari makalah penelitian menunjukkan evolusi cepat dan beragam penerapan graph transformer di berbagai bidang.
 |
|---|
| Daftar komprehensif makalah penelitian tentang aplikasi dan pengembangan graph transformer di berbagai domain |
Area Penelitian Utama dan Perkembangannya
Inovasi Pengkodean Struktural
Kemajuan terbaru dalam graph transformer sangat berfokus pada teknik pengkodean struktural dan posisional. Karya penting termasuk Rethinking Graph Transformers with Spectral Attention [ NeurIPS 2021] dan Pure Transformers are Powerful Graph Learners [ NeurIPS 2022], yang menantang asumsi tradisional tentang arsitektur transformer dalam pembelajaran graf.
Solusi Skalabilitas
Salah satu tantangan terbesar dalam graph transformer adalah menangani graf skala besar secara efisien. Dua pendekatan utama telah muncul:
-
Metode berbasis sampling : Karya-karya seperti NAGphormer [ ICLR 2023] dan Hierarchical Graph Transformer [ IJCAI 2023] telah memperkenalkan teknik sampling inovatif untuk memproses graf besar secara efektif.
-
** Mekanisme perhatian yang disesuaikan** : Penelitian seperti DIFFormer [ ICLR 2023] dan GOAT [ ICML 2023] telah mengembangkan mekanisme perhatian baru yang dirancang khusus untuk pemrosesan graf skala besar.
Penerapan di Dunia Nyata
Graph transformer telah diterapkan di berbagai bidang:
- ** Kesehatan** : Analisis jaringan otak dan pemrosesan catatan kesehatan elektronik
- ** Penemuan Obat** : Prediksi struktur molekul dan analisis sifat
- ** Sistem Rekomendasi** : E-commerce dan sistem rekomendasi konten
- ** Graf Pengetahuan** : Pemrosesan kueri kompleks dan pemodelan hubungan
Arah Masa Depan
Bidang ini terus berkembang dengan penelitian yang muncul dalam:
- ** Pencarian Arsitektur** : Metode otomatis untuk mengoptimalkan arsitektur graph transformer
- ** Strategi Pra-pelatihan** : Pengembangan pendekatan pembelajaran mandiri
- ** Pengukuran Kinerja** : Pembuatan kerangka evaluasi terstandar untuk membandingkan berbagai pendekatan
Koleksi ini merupakan sumber daya berharga bagi peneliti dan praktisi yang bekerja dengan data terstruktur graf, menyoroti kemajuan teoretis dan implementasi praktis di bidang ini.