图结构感知的Transformer：一种新的图表示学习方法人工智能咨询培训老师叶梓 转载标明出处尽管图神经网络（GNNs）在处理图数据方面取得了显著成就，但它们在表达能力和捕获长距离依赖方面存在局限性。为了突破这些局限，研究者们开始探索将Transformer架构应用于图表示学习。在此基础上，瑞士苏黎世联邦理工学院的研究团队提出了一种创新的方法——Structure-Aware Transformer（SAT），旨在通过在自注意力机制中引入基于子图的表示，增强模型对图结构的感知能力，从而在计算注意力时能够显式地考虑节点间的图结构信息。