[发明专利]一种基于梯度的图神经网络可解释性分析方法在审
| 申请号： | 201911069788.0 | 申请日： | 2019-11-06 |
| 公开（公告）号： | CN110826699A | 公开（公告）日： | 2020-02-21 |
| 发明（设计）人： | 谢尚晟;鲁鸣鸣;李婷 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 410083 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于梯度的图神经网络可解释性分析方法。本发明方法通过向训练好参数的神经网络输入图结构数据，递归计算图神经网络输出与输入之间所有前向传播路径的梯度，根据梯度解释各个输入节点对各个输出节点的影响大小。本发明作为梯度可解释性方法在图神经网络上的一种改进方法，扩展了梯度可解释性方法在图神经网络上归因分析的覆盖范围，提高了梯度可解释性方法在图神经网络上归因分析的有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 梯度 神经网络 解释性 分析 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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