グラフトランスフォーマー：次世代グラフモデル

グラフデータは至る所に存在しますが、その複雑で長距離にわたる関係性を活用することは、機械学習における課題でした。グラフニューラルネットワーク（GNN）は局所的なパターンの捕捉に優れていますが、グローバルな関係性には苦労します。そこで登場したのがグラフトランスフォーマーです。強力な自己注意機構を活用することで、各ノードはグラフ内のあらゆる場所の情報に直接アクセスできるため、より豊かな関係性と微妙なパターンを捉えることができます。GNNと比較して、グラフトランスフォーマーは長距離依存関係の処理、過剰平滑化と過剰圧縮の軽減、そして異種データのより効率的な処理において利点があります。グラフトランスフォーマーは計算の複雑性が高いものの、スパースなアテンション機構や部分グラフサンプリングなどの技術により、大規模グラフデータセットを効率的に処理できます。