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그래프 트랜스포머의 거리 불일치 학습과 적응형 그래프 인식 제어

arXiv cs.AI · 2026-04-24

연구진은 그래프 트랜스포머의 정보 혼합 방식이 때로는 실패를 초래할 수 있음을 확인했어요.

인공 데이터셋을 활용한 실험 결과, 작업의 지역성에 따라 선호하는 그래프 거리가 달라지는 것을 발견했어요.

적응형 제어기를 사용해 그래프 거리를 조절하면 성능이 향상되지만, 작업에 구애받지 않는 제어기는 효과가 떨어졌어요.

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