2025_NIPS_Generalizable Insights for Graph Transformers in Theory and Practice
news2026/3/21 9:52:29
文章核心总结与创新点主要内容本文聚焦图Transformer（GT）领域理论与实践的脱节问题，提出通用距离Transformer（GDT）架构，基于标准注意力机制整合近年GT关键进展。通过理论分析证明GDT的表达能力与广义距离魏斯费勒-莱曼算法（GD-WL）等价，同时系统研究了位置编码（PE）对模型性能的影响。在涵盖800多万个图、2.7亿个令牌的大规模数据集上（涉及分子性质预测、目标检测、代码摘要等多领域）开展实验，验证了GDT在图/节点/边级任务、少样本迁移和规模外推中的有效性，最终提炼出GT设计、训练和推理的通用见解。创新点提出GDT架构：兼容标准Transformer实现，能捕获MPNN、多数GT及传统Transformer，支持节点/边级令牌化，可灵活整合绝对/相对PE和边特征。理论突破：首次证明标准注意力机制的GDT可模拟GD-WL，将模型表达能力与PE选择解耦，建立了PE的精细表达能力层级（如RRWP优于RWSE，SPE至少与LPE和RRWP相当）。大规模实证验证：在多领域大尺度数据集上评估，发现PE效率差异显著但预测性能差距较小，且GDT具有强少样本迁移能力和规模外推性。通用见解提炼：明确了GT设计中PE选择、模型缩放、注意力机制等关键因素的影响，为通用图模型开发提供理论与实践指导。翻译部分（Markdown格式）Abstract
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