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基于混合粒度聚合器的图卷积神经网络训练方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于混合粒度聚合器的图卷积神经网络训练方法及装置,其中方法包括:接收图数据;采用预设关联度采样策略,分别获取每个图节点对应的采样节点集合;在图卷积神经网络的第一预设阶层,采用混合粒度聚合器聚合得到预设图节点的第一隐藏嵌入信息;采用第二粗粒度聚合器结合残差连接机制聚合得到第二隐藏嵌入信息;将第二隐藏嵌入信息输入图卷积神经网络的输出层,得到节点分类概率预测结果;采用节点分类概率预测结果和预设节点标签值对图卷积神经网络进行迭代训练,得到优化图卷积神经网络。达到在保证精度和收敛性的情况下降低图卷积神经网络模型训练的空间和时间复杂度的目的。

著录项

  • 公开/公告号CN112396166A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-02-23

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中山大学;

    申请/专利号CN202011417301.6

  • 发明设计人 吴嘉婧;黄涛;郑子彬;

    申请日2020-12-07

  • 分类号G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11227 北京集佳知识产权代理有限公司;

  • 代理人沈闯

  • 地址 510275 广东省广州市新港西路135号

  • 入库时间 2023-06-19 10:00:31

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-07-22

    发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06N 3/04 专利申请号:2020114173016 申请公布日:20210223

    发明专利申请公布后的驳回

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