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LiSA: A linear graph transformer framework with sample aggregation
DOI:10.1016/j.knosys.2026.115905.png)
摘要
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• LiSA: 通过优化核函数的新型注意力机制;无需额外参数或复杂度即可提升性能。• 重新设计的核函数与softmax匹配;训练速度提升16.4%,且不损失精度。• 在8个数据集上优于14个基线方法;具备强噪声鲁棒性;适用于广泛的图神经网络。
Keyword:
LiSA
attention mechanism
graph neural networks
kernel optimization
sample aggregation
期刊
K
IF:
7.6
论文数:
1.3W
被引数:
4.5W
机构
引用论文
DeepRank-GNN: a graph neural network framework to learn patterns in protein–protein interfacesDeeprank-gnn: 一个学习蛋白质-蛋白质界面模式的图形神经网络框架

