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Gramformer: 通过图模态变换器学习人群计数
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
Gophormer模型基于ego-graphs和transformer，解决了节点分类任务中的规模问题。通过邻域采样和proximity-enhanced attention机制，捕捉节点间的结构偏差。通过一致性规则和多样本推理策略稳定训练和测试。实验结果显示Gophormer超越了现有的图转换器和GNN，展示了图转换器的未来发展前景。
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关键要点
- 提出了一种基于 ego-graphs 的 Gophormer 模型。
- Gophormer 将 transformer 应用于节点分类任务。
- 通过邻域采样缓解了规模问题。
- 采用 proximity-enhanced attention 机制捕捉节点间的结构偏差。
- 通过一致性规则和多样本推理策略稳定训练和测试。
- Gophormer 在六个基准数据集上的实验超越了现有的图转换器和热门的 GNN。
- 实验结果揭示了图转换器的未来发展前景。
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