[发明专利]具有注意力的图神经网络在审
| 申请号： | 201980032974.9 | 申请日： | 2019-05-16 |
| 公开（公告）号： | CN112119412A | 公开（公告）日： | 2020-12-22 |
| 发明（设计）人： | P.克里德;A.西姆;A.阿拉姆达里;J.布里奥迪;D.尼尔;A.拉科斯特 | 申请（专利权）人： | 伯耐沃伦人工智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06N5/02;G16B40/00 |
| 代理公司： | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人： | 张贵东 |
| 地址： | 英国*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 提供了用于基于实体‑实体图来生成图神经网络(GNN)模型的方法和装置。该实体‑实体图包括多个实体节点，其中每个实体节点通过一个或多个对应关系边连接到该多个实体节点中的一个或多个实体节点。所述方法包括：基于表示所述GNN模型的所述实体‑实体图的数据生成嵌入，其中所述嵌入包括分配给所述实体‑实体图的每个关系边的注意力权重；以及通过使与至少所述嵌入相关联的损失函数最小化来更新包括所述注意力权重的所述GNN模型的权重；其中注意力权重指示实体‑实体图的实体节点之间的每个关系边的相关性。可以基于训练的GNN模型的注意力权重来过滤实体‑实体图。过滤的实体‑实体图可用于更新GNN模型或训练另一GNN模型。该训练的GNN模型可以用于预测与该实体‑实体图相关联的第一实体和第二实体之间的链接关系。 | ||
| 搜索关键词： | 具有 注意力 神经网络 | ||
【主权项】：
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