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空间图卷积网络的训练方法、电子设备及存储介质

摘要

本申请适用于模式识别技术领域,提供了空间图卷积网络的训练方法,包括:获取训练数据;其中,所述训练数据包多个对象的网络结构特征、每个对象的对象属性特征、以及所述多个对象中部分对象的标记类别;每个对象的所述网络结构特征为该对象与其他对象间的关联关系;所述多个对象中具有标记类别的对象为第二对象,不具有标记类别的对象为第一对象;以及,根据所述训练数据对待训练的图卷积网络进行训练,得到用于对象分类和对象网络结构属性预测的图卷积网络。从而实现了可以同时处理对象关系网络的对象分类和对象的网络结构特征预测任务,节省了计算设备的算力,提高了效率。

著录项

  • 公开/公告号CN111079780A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-04-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国科学院深圳先进技术研究院;

    申请/专利号CN201911075406.5

  • 发明设计人 纪超杰;吴红艳;李烨;蔡云鹏;

    申请日2019-11-06

  • 分类号

  • 代理机构深圳中一联合知识产权代理有限公司;

  • 代理人张海燕

  • 地址 518000 广东省深圳市南山区深圳大学城学苑大道1068号

  • 入库时间 2023-12-17 09:08:21

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-05-22

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20191106

    实质审查的生效

  • 2020-04-28

    公开

    公开

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