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Simplifying Transformers in Graph Neural Networks
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内容提要
本研究提出三种简单的修改，使普通变换器在图学习中有效应用，显著提升多种图数据集的性能，并在图同构性测试中表现优异。
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关键要点
- 本研究提出三种简单的修改，使普通变换器在图学习中有效应用。
- 这些修改显著提升了多种图数据集的性能。
- 在图同构性测试中，变换器表现优异。
- 研究解决了图学习中变换器的复杂性问题，无需重大架构变动。
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