[发明专利]基于图自适应互斥分解的图神经网络方法在审
| 申请号： | 202310057972.3 | 申请日： | 2023-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN116258179A | 公开（公告）日： | 2023-06-13 |
| 发明（设计）人： | 江波;葛声 | 申请（专利权）人： | 安徽大学 |
| 主分类号： | G06N3/047 | 分类号： | G06N3/047;G06N3/0499;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/082 |
| 代理公司： | 南京华恒专利代理事务所(普通合伙) 32335 | 代理人： | 宋方园 |
| 地址： | 230039 安徽*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于图自适应互斥分解的图神经网络方法；通过构建可学习边特征对非欧几里得图形中的结构即邻接矩阵进行分解，得到若干个与原邻接矩阵尺度相同并且彼此边集元素互斥的邻接矩阵；将得到的若干个邻接子矩阵输入图卷积网络模型，得到若干组具有差异性的图节点特征表示，同时一定程度的缓解图卷积模型过平滑的问题；通过聚合函数将得到的若干个节点特征进行融合得到不同的图节点特征，丰富图节点特征信息；将融合后图节点特征信息用于节点分类，通过多次迭代训练得到最后分类结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 自适应 分解 神经网络 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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