[发明专利]一种基于自适应分数阶梯度的图数据类别预测方法有效
| 申请号： | 202010122396.2 | 申请日： | 2020-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN111353534B | 公开（公告）日： | 2021-01-26 |
| 发明（设计）人： | 骆春波;刘子健;罗杨;孙文健;王亚宁;吴佳;刘翔 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都正华专利代理事务所(普通合伙) 51229 | 代理人： | 陈选中 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自适应分数阶梯度的图数据类别预测方法，通过对图数据的邻接矩阵A进行归一化处理，得到归一化的邻接矩阵；根据网络预设的层数进行网络权重的初始化；将图中所有节点的特征矩阵H和图的邻接矩阵A喂入到图网络中，计算均方误差损失函数；根据均方误差损失函数，更新权重参数，更新分数阶阶次，得到自适应分数阶梯度的图神经网络；解决了现有的图神经网络方法存在的落入局部最优的技术问题，从而得到理想的优化结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自适应 分数 阶梯 数据 类别 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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