그래프 트랜스포머: 차세대 그래프 모델

그래프 데이터는 어디에나 존재하지만, 복잡하고 장거리에 걸친 관계를 활용하는 것은 기계 학습의 과제였습니다. 그래프 뉴럴 네트워크(GNN)는 지역적 패턴을 포착하는 데 뛰어나지만, 전역적 관계에는 어려움을 겪습니다. 여기서 등장한 것이 그래프 트랜스포머입니다. 강력한 자기 주의 메커니즘을 활용하여 각 노드는 그래프 내 어디든지 있는 정보에 직접 접근할 수 있으므로, 더 풍부한 관계와 미묘한 패턴을 포착할 수 있습니다. GNN과 비교하여 그래프 트랜스포머는 장거리 의존성 처리, 과도한 평활화 및 과도한 압축 완화, 그리고 이종 데이터의 더 효율적인 처리에서 이점을 제공합니다. 그래프 트랜스포머는 계산 복잡도가 높지만, 스파스한 어텐션 메커니즘 및 부분 그래프 샘플링과 같은 기술을 통해 대규모 그래프 데이터 세트를 효율적으로 처리할 수 있습니다.