[发明专利]一种基于图计算系统训练图神经网络模型的方法及系统有效
| 申请号： | 202011052999.6 | 申请日： | 2020-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN112070216B | 公开（公告）日： | 2023-06-02 |
| 发明（设计）人： | 黄鑫;宋宪政;王琳;张大龙;胡志洋 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N3/084;G06F18/214;G06F18/25 |
| 代理公司： | 成都七星天知识产权代理有限公司 51253 | 代理人： | 杨永梅 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本说明书实施例公开了一种基于图计算系统训练图神经网络模型的方法及系统，所述图计算系统包括多个计算节点，所述多个计算节点中的每个包括图神经网络模型，应用于每个计算节点，所述方法包括：获取样本图中与所述计算节点匹配的目标样本节点的聚合特征信息；所述聚合特征信息聚合有所述目标样本节点的信息及基于所述多个计算节点的信息传播接收的其邻居样本节点的信息；利用所述图神经网络模型的输出层对所述聚合特征信息进行处理，得到所述目标样本节点的预测结果；基于所述预测结果和所述目标样本节点的标签，构建损失函数；基于所述损失函数进行反向传播，更新所述图神经网络模型；迭代执行上述步骤，直至所述图神经网络模型满足预设条件。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 计算 系统 训练 神经网络 模型 方法 | ||
【主权项】：
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