Transformadores de Grafos: A Próxima Geração de Modelos de Grafos

Os grafos estão em todos os lugares, mas aproveitar seus relacionamentos complexos e de longo alcance tem sido um desafio para a aprendizagem de máquina. As Redes Neurais de Grafos (GNNs) são excelentes em capturar padrões locais, mas lutam com relacionamentos globais. Os Transformadores de Grafos surgem para solucionar isso, utilizando poderosos mecanismos de autoatenção, permitindo que cada nó preste atenção diretamente à informação de qualquer lugar no grafo, capturando assim relacionamentos mais ricos e padrões sutis. Em comparação com as GNNs, os Transformadores de Grafos oferecem vantagens no tratamento de dependências de longo alcance, mitigando o super-suavização e o super-esmagamento, e processando dados heterogêneos de forma mais eficaz. Embora os Transformadores de Grafos tenham maior complexidade computacional, técnicas como mecanismos de atenção esparsa e amostragem de subgrafos permitem o processamento eficiente de grandes conjuntos de dados de grafos.