[发明专利]基于图结构矩阵特征向量的图卷积神经网络生成方法在审
| 申请号： | 202010319200.9 | 申请日： | 2020-04-21 |
| 公开（公告）号： | CN111539517A | 公开（公告）日： | 2020-08-14 |
| 发明（设计）人： | 朱文武;张子威;崔鹏 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 王艳斌 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图结构矩阵特征向量的图卷积神经网络生成方法，该方法包括：获取图数据，根据图数据选择对应的图结构矩阵；计算图结构矩阵的特征向量；将图结构矩阵的特征向量作为图卷积神经网络的输入；对图卷积神经网络进行训练；对训练完的图卷积神经网络进行测试，根据测试结果优化图卷积神经网络。该方法采用图结构矩阵的特征向量作为图卷积神经网络的输入，可以更好保持并利用图的结构信息，在图卷积神经网络的应用中取得更好的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 结构 矩阵 特征向量 图卷 神经网络 生成 方法 | ||
【主权项】：
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