[发明专利]一种有向图对应的图神经网络的训练方法及装置有效
| 申请号： | 202210372957.3 | 申请日： | 2022-04-11 |
| 公开（公告）号： | CN114462600B | 公开（公告）日： | 2022-07-05 |
| 发明（设计）人： | 张国威;刘永超 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11309 | 代理人： | 陈霁;周良玉 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本说明书实施例提供一种有向图对应的图神经网络的训练方法及装置，方法包括：控制设备获得用户针对图神经网络在正向推理计算中用于进行节点表征聚合的第一算子设置的聚合配置信息后，提供给工作设备，聚合配置信息包括节点表征聚合涉及的参与对象和第一边方向；工作设备中的任一第一设备针对有向图中其持有的局部图中的当前节点，基于聚合配置信息利用第一算子对当前节点进行表征聚合；基于用于进行反向梯度计算的第二算子及根据聚合配置信息确定的梯度来源信息，确定图神经网络的当前梯度，将其发送至控制设备；控制设备基于各工作设备发送的当前梯度，更新图神经网络的模型参数。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 对应 神经网络 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
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