그래프 스펙트럼 토큰 - 그래프 변환기에 스펙트럼 정보를 통합하여 성능 향상

Centrala begrepp

그래프 스펙트럼 정보를 그래프 변환기 모델에 직접 통합하여 성능을 향상시킬 수 있다.

Sammanfattning

이 보고서에서는 그래프 스펙트럼 토큰이라는 새로운 접근법을 제안한다. 이 방법은 그래프의 전역 구조를 나타내는 스펙트럼 정보를 그래프 변환기 모델에 직접 통합한다.

구체적으로 다음과 같은 내용을 다룬다:

• 그래프 스펙트럼 정보를 [CLS] 토큰에 인코딩하여 모델에 주입하는 방법을 설명한다.
• 이를 통해 기존의 그래프 변환기 모델인 SubFormer와 GraphTrans를 개선한 SubFormer-Spec과 GraphTrans-Spec 모델을 제안한다.
• 다양한 분자 모델링 데이터셋에서 실험을 수행하여 제안 모델의 성능 향상을 입증한다.
• 그래프 스펙트럼 정보가 그래프 변환기 모델의 성능 향상에 효과적임을 보여준다.

Statistik

그래프의 정규화된 라플라시안 고유값 벡터 λ를 멕시코 모자 커널 함수 g(θ·λ)를 통해 고차원 특징으로 변환한다.
이렇게 변환된 스펙트럼 정보를 [CLS] 토큰에 할당하여 모델에 주입한다.

Citat

"그래프 변환기는 메시지 전달 그래프 신경망의 한계를 해결하기 위한 강력한 대안으로 부상했다."
"그래프의 귀납적 편향을 변환기 아키텍처에 통합하는 것은 여전히 중요한 과제이다."

Viktiga insikter från

Technical Report

by Zihan Pengme... på arxiv.org 04-09-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.05604.pdf

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