論文の概要: Relational Attention: Generalizing Transformers for Graph-Structured
Tasks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05062v1
- Date: Tue, 11 Oct 2022 00:25:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-12 14:18:25.749778
- Title: Relational Attention: Generalizing Transformers for Graph-Structured
Tasks
- Title(参考訳): リレーショナルアテンション:グラフ構造化タスク用変圧器の一般化
- Authors: Cameron Diao and Ricky Loynd
- Abstract要約: トランスフォーマーは、タスク固有のエンティティとその属性を表す実数値ベクトルのセットを操作する。
しかし、セットプロセッサとして、トランスフォーマーはより一般的なグラフ構造化データの推論において不利である。
変換器の注意を一般化し,各変換器層におけるエッジベクトルの考察と更新を行う。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.8702432681310401
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Transformers flexibly operate over sets of real-valued vectors representing
task-specific entities and their attributes, where each vector might encode one
word-piece token and its position in a sequence, or some piece of information
that carries no position at all. But as set processors, transformers are at a
disadvantage in reasoning over more general graph-structured data where nodes
represent entities and edges represent relations between entities. To address
this shortcoming, we generalize transformer attention to consider and update
edge vectors in each transformer layer. We evaluate this relational transformer
on a diverse array of graph-structured tasks, including the large and
challenging CLRS Algorithmic Reasoning Benchmark. There, it dramatically
outperforms state-of-the-art graph neural networks expressly designed to reason
over graph-structured data. Our analysis demonstrates that these gains are
attributable to relational attention's inherent ability to leverage the greater
expressivity of graphs over sets.
- Abstract(参考訳): トランスフォーマーは、タスク固有のエンティティとその属性を表す実数値ベクターの集合を柔軟に操作し、各ベクターは1つのワードピーストークンとその位置をシーケンスでエンコードするか、あるいは全く位置を持たない情報の一部で操作する。
しかし、セットプロセッサとして、トランスフォーマーは、ノードがエンティティを表現し、エッジがエンティティ間の関係を表現する、より一般的なグラフ構造化データよりは不利である。
この欠点に対処するため、変換器の注意を一般化し、各変換器層におけるエッジベクトルを考慮・更新する。
我々は,このリレーショナルトランスフォーマを,CLRSアルゴリズム推論ベンチマークを含む多種多様なグラフ構造化タスクで評価する。
そこでは、グラフ構造化データを推論するように設計された最先端のグラフニューラルネットワークを劇的に上回ります。
我々の分析は、これらの利得は、集合上のグラフのより大きい表現性を利用する関係的注意の固有の能力に起因することを示している。
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