[发明专利]一种图卷积神经网络模型及其训练方法在审
| 申请号： | 202110900346.7 | 申请日： | 2021-08-06 |
| 公开（公告）号： | CN113449853A | 公开（公告）日： | 2021-09-28 |
| 发明（设计）人： | 李鑫;张宇涵 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人： | 王素琴 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及到一种图卷积神经网络模型及其训练方法，鉴于现有图卷积神经网络模型在节点特征更新的过程中节点特征表示会逐渐趋于一致，易产生过平滑现象且存在准确率损耗较高的问题；为解决该问题，本发明通过设计一种基于改进注意力机制的自适应图卷积神经网络模型来学习节点特征，该模型在节点特征更新的过程中能够同时收集目标节点与邻居节点之间的相异特征与相似特征，并利用改进的注意力机制来自适应地学习相异特征与相似特征的比例，进而提高模型的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 图卷 神经网络 模型 及其 训练 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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