[发明专利]一种基于图的卷积网络训练方法、装置及系统有效
| 申请号： | 201910041725.8 | 申请日： | 2019-01-16 |
| 公开（公告）号： | CN111445020B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 杨斯然;任毅;陈根宝;魏源;张研;田旭 | 申请（专利权）人： | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/084;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京思格颂知识产权代理有限公司 11635 | 代理人： | 潘珺 |
| 地址： | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图的卷积网络训练方法、装置及系统。所述方法包括：为卷积模型除了最低层和最高层之外的每层建立第一存储空间；基于每个批次的训练数据和图，确定训练数据的各中心节点及中心节点的各邻居节点；针对每个中心节点，从前一层中心节点的各邻居节点标识对应的第一存储空间中获取各邻居节点的表征向量；根据前一层传递来的中心节点的表征向量及获取到的各邻居节点的表征向量，确定中心节点在本层中的表征向量，当当前层并非最低层或者最高层时，将确定出的表征向量传递至本层相邻的下一层并更新本层第一存储空间中中心节点标识对应的表征向量；直至得到中心节点在最高层的表征向量。本发明可有效降低训练的计算量和训练时间。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 网络 训练 方法 装置 系统 | ||
【主权项】：
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