awesome-graph-transformer

项目介绍：awesome-graph-transformer

项目概述

"awesome-graph-transformer" 是一个在 GitHub 上托管的开源项目，专注于图变换器（Graph Transformers）领域的研究成果。这一项目从 2021 年开始，致力于汇总与图变换器相关的各种学术论文，并根据它们的技术细节进行分类。在这里，研究人员和对图神经网络感兴趣的人可以找到最新和最有影响力的论文。该项目欢迎社区成员在发现错误或遗漏的论文时提交问题或请求。

图变换器的结构编码

• 谱位置编码（Spectral Positional Encoding）：该类别下的研究探索如何通过频谱注意力将变换器概念应用于图结构。
• 其他结构感知编码（Other Structure-aware Encoding）：该类论文探讨了不同结构感知方法，研究如何改进图变换器在图表示学习上的表现。
• 作为结构编码器的图神经网络（Graph Neural Networks as Structural Encoder）：这些研究着重于将图神经网络的结构优势融入变换器中，以增强用于图表示的效果。

图变换器的可扩展性

• 带采样的变换器（Transformers with Sampling）：这类研究致力于通过节点采样技术解决大型图结构上变换器的可扩展性问题。
• 带自适应注意力的变换器（Transformers with Adapted Attention）：这些论文探索如何通过调整注意力机制来提高变换器在大规模图结构上的效率。

图变换器的应用领域

图变换器的应用非常广泛，涵盖分子建模、文本生成、知识图谱分析、推荐系统、医疗和交通等多个领域。项目中的论文展示了如何利用图变换器增强各行各业的问题解决能力。

图变换器的预训练

在图变换器的预训练方面，项目中收录的研究致力于利用自监督学习和多模态信息来增强图表示学习的能力，为推荐、分子建模等任务打下坚实的基础。

图变换器的综述

该项目提供了关于图变换器的综述性论文，帮助研究人员从架构和任务两个视角更全面地理解图变换器。

神经架构搜索（NAS）在图变换器中的应用

一些研究也关注如何通过智能化的神经架构搜索来自动化地发现最优的图变换器结构，以提升性能。

基准测试和分析

项目中还包含了一系列关于图变换器性能基准测试和分析的论文，从而为进一步的研究提供了可靠的数据支持。

通过这样的汇集和分类，"awesome-graph-transformer" 项目为学术界和工业界提供了一个便利的平台，帮助他们快速获取领域内的最新进展和创新。在图变换器快速发展的背景下，这一资源无疑是不可或缺的。