[发明专利]一种基于随机信息传递的图神经网络方法有效
| 申请号： | 202010842540.X | 申请日： | 2020-08-20 |
| 公开（公告）号： | CN112085161B | 公开（公告）日： | 2022-12-13 |
| 发明（设计）人： | 崔鹏;牛辰昊;张子威;朱文武 | 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： | 廖元秋 |
| 地址： | 100084*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于随机信息传递的图神经网络方法，属于图神经网络和深度学习领域。该方法首先构建包含一个节点特征图神经网络GNN和一个随机节点特征图神经网络GNN'的图神经网络包括，并相应选取输出函数，解码函数和损失函数；对于每个待处理的图数据，根据不同任务划分对应的测试集、验证集和训练集，采用早停法训练图神经网络；利用训练完毕的图神经网络对待处理的图数据的测试集进行预测。本发明可用于各类图数据的机器学习任务，有很高的应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 随机 信息 传递 神经网络 方法 | ||
【主权项】：
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