[发明专利]基于自适应滤波的图卷积神经网络池化方法在审
| 申请号： | 202111503170.8 | 申请日： | 2021-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN114169504A | 公开（公告）日： | 2022-03-11 |
| 发明（设计）人： | 顾军华;李鑫航;杨亮;张亚娟;牛炳鑫;郑子辰;李宁宁 | 申请（专利权）人： | 河北工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津翰林知识产权代理事务所(普通合伙) 12210 | 代理人： | 蔡运红 |
| 地址： | 300130 天津市红桥区*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明为基于自适应滤波的图卷积神经网络池化方法，该方法提出了自适应滤波图卷积神经网络SFGCN和自适应滤波图卷积神经网络的池化操作SFGPool，SFGCN具有低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器，对池化操作的输入进行了增强，相比于传统的图卷积网络，补充了中频和高频信息，防止信息丢失从而增强了网络的拟合能力；自适应滤波图卷积神经网络引入两个可学习参数，能在训练过程中对滤波器的频率特性进行自适应调节，对于不同的图分类任务可通过可学习参数控制每个频段的贡献。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 自适应 滤波 图卷 神经网络 方法 | ||
【主权项】：
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