[发明专利]一种基于知识蒸馏的可解释图神经网络表示方法在审
| 申请号： | 202110312058.X | 申请日： | 2021-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN113095480A | 公开（公告）日： | 2021-07-09 |
| 发明（设计）人： | 王国胤;李苑;杜勇;颜子涵;张优敏;刘群;刘立 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 重庆辉腾律师事务所 50215 | 代理人： | 卢胜斌 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及图神经网络技术领域，具体涉及一种基于知识蒸馏的可解释图神经网络表示方法，该方法包括：将图数据输入教师网络，在教师网络中得到概率向量作为软目标；通过温度T将教师网络得到的软目标蒸馏转移到学生网络中，使用软目标以全局近似的方式帮助学生网络学习向量表示；学生网络将节点不同邻居中的关键信息节点进行聚合，得到聚合后的学生网络的软预测向量、硬预测向量以及最终节点表示向量和形成的可解释结果。本发明具有良好的网络表示能力和解释能力，不仅能够有效的表示节点以适用各项下游任务，同时还能够解释得到的表示结果的原因。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 知识 蒸馏 可解释 神经网络 表示 方法 | ||
【主权项】：
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