使用变换器改造时序图神经网络
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。该研究解决了现有时序图神经网络(TGNN)在训练效率和模型构造上的局限性,提出了一种使用变换器解码器作为TGNN骨干的新模型TF-TGN。通过将时序信息融入图操作和语言建模的相似性,TF-TGN实现了超过2.20倍的训练加速,同时在准确性上达到或超越现有最先进的TGNN模型,具有显著的潜在影响。
该研究提出了一种新的模型TF-TGN,通过融合时序信息和图操作以及语言建模的相似性,解决了现有TGNN模型在训练效率和模型构造上的局限性。TF-TGN实现了超过2.20倍的训练加速,并在准确性上达到或超越现有最先进的TGNN模型,具有显著的潜在影响。