[发明专利]一种基于自动机器学习的图结构搜索方法在审
| 申请号： | 202011357356.2 | 申请日： | 2020-11-27 |
| 公开（公告）号： | CN112598021A | 公开（公告）日： | 2021-04-02 |
| 发明（设计）人： | 李波;任怡彬;王绍谦;戴玉超 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/10;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安维赛恩专利代理事务所(普通合伙) 61257 | 代理人： | 刘艳霞 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自动机器学习的图结构搜索方法，如下：步骤S1、从输入的图像或者视频中，按照时间先后顺序顺次提取每一帧图像中的图结构的节点信息，节点信息和边形成拓扑结构图序列Gt，Gt＝(Vt，Et)；上述各帧图像中的边构成一个边集Et＝{vtivtj|(i,j)∈H}；步骤S2、将边集Et和连接权重构建邻接矩阵W＝{Wij|i，j＝1,…,N}。初始化邻接矩阵，得初始化后的邻接矩阵W1。步骤S3、得训练后的邻接矩阵W2；由邻接矩阵W2得超参数邻接矩阵W3，超参数邻接矩阵W3和节点集Vt形成高鲁棒性拓扑图结构。通过搜索整个样本集学习得到一种高鲁棒性图结构，将图卷积中的权重矩阵扩大到整个拓扑图结构。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自动 机器 学习 结构 搜索 方法 | ||
【主权项】：
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