Transformateurs de Graphes : La prochaine génération de modèles de graphes

Les graphes sont omniprésents, mais exploiter leurs relations complexes et à longue portée a été un défi pour l'apprentissage automatique. Les réseaux neuronaux de graphes (GNN) excellent dans la capture de motifs locaux, mais luttent avec les relations globales. Les transformateurs de graphes apparaissent pour résoudre ce problème, utilisant de puissants mécanismes d'auto-attention, permettant à chaque nœud de prêter attention directement aux informations de n'importe où dans le graphe, capturant ainsi des relations plus riches et des motifs subtils. Comparés aux GNN, les transformateurs de graphes offrent des avantages dans la gestion des dépendances à longue portée, atténuant le sur-lissage et le sur-écrasement, et traitant les données hétérogènes plus efficacement. Bien que les transformateurs de graphes aient une complexité computationnelle plus élevée, des techniques telles que les mécanismes d'attention clairsemée et l'échantillonnage de sous-graphes permettent le traitement efficace de grands ensembles de données de graphes.