[发明专利]一种图神经网络卷积池化方法、装置、系统及存储介质在审
| 申请号： | 202211278442.3 | 申请日： | 2022-10-19 |
| 公开（公告）号： | CN115564044A | 公开（公告）日： | 2023-01-03 |
| 发明（设计）人： | 许浩;楼柯楠;周书悦;赵洪森;张蕊华;叶振;刘佳;朱鑫淼 | 申请（专利权）人： | 丽水学院 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 济南诚智商标专利事务所有限公司 37105 | 代理人： | 李怀秋 |
| 地址： | 323000 *** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种图神经网络卷积池化方法、装置、系统及存储介质。所述一种图神经网络卷积池化方法，计算预构建的图神经网络中每个节点特征与其他节点特征之间相似度，所述相似度为节点特征与其他节点特征之间相似度度量的绝对值的累加；得到图神经网络全部节点特征的相似度组成相似度向量，对相似度向量中元素进行排序，根据排序得到相似度最小的k个节点特征，其中，k为超参数，表示当前节点特征在池化后维护节点特征的个数，相似度最小的k个节点特征为池化后维护的节点特征。通过本申请形成的池化层应用到具有tanh激活函数的图神经网络中，通过相似度排序选择节点特征避免对模型贡献大的负值输出被遗弃，优化图神经网络性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 神经网络 卷积 方法 装置 系统 存储 介质 | ||
【主权项】：
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