[发明专利]基于注意力的宽度图卷积神经网络模型系统及训练方法有效
| 申请号： | 202011642705.5 | 申请日： | 2020-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN112598080B | 公开（公告）日： | 2023-10-13 |
| 发明（设计）人： | 刘勋;宗建华;夏国清;叶和忠;刘强 | 申请（专利权）人： | 广州大学华软软件学院 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06F18/25;G06F18/2415;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 郭浩辉;颜希文 |
| 地址： | 510990 广东省广州市从*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于注意力的宽度图卷积神经网络模型及其训练方法，所述模型依次包括输入层、注意力高阶图卷积层、融合多阶邻域信息的SP信息融合池化层和softmax函数多分类输出层，所述模型对应的训练方法为先预处理得到预处理特征后，将其输入模型训练的高效训练方法。本实施例采用注意力高阶图卷积层增加模型宽度、降低模型深度、减少参数量和复杂度的同时，还能聚集更丰富的节点信息、赋予自身节点更高权重，及区分不同邻域节点的分类贡献度，进而在扩宽模型感受野、避免过拟合风险的同时，使得模型的构建和应用更贴合实际，进一步提升模型的学习能力、稳定性和分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 注意力 宽度 图卷 神经网络 模型 系统 训练 方法 | ||
【主权项】：
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