研究者提出用拉普拉斯特征向量实现图上RoPE
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研究者提出用拉普拉斯特征向量实现图上RoPE
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AI 综述
有研究者提出，将图的拉普拉斯特征向量作为坐标输入旋转位置编码（RoPE），使图注意力中的位置信息只以节点间相对项的形式进入，从而不再需要此前图注意力模型所用的 N×N 注意力偏置，并能兼容线性注意力。 smaddrellmander 对该论文进行了分析和复现，称其主张“有点大”，并检视了论文中的部分证明。
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最新进展11月4日 07:33
图上的旋转位置编码：用拉普拉斯特征向量实现图注意力的相对位置编码报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月4日
- Hacker News图上的旋转位置编码：用拉普拉斯特征向量实现图注意力的相对位置编码
研究者提出将图的拉普拉斯特征向量作为坐标输入 RoPE，使图注意力中的位置只以节点间相对项进入，从而避开此前图注意力模型所需的 N×N 注意力偏置，并兼容线性注意力。
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