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公开(公告)号:CN119989207A
公开(公告)日:2025-05-13
申请号:CN202510458403.9
申请日:2025-04-14
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/0895 , G06N3/09 , G06N3/0985 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于混合专家模型的节点分类方法、系统、介质及产品,本发明包括将节点数据输入预先训练好的混合专家模型以获得节点数据的分类结果,混合专家模型包括节点模式提取器、门控模型和多个分类模型,节点模式提取器用于从给定的节点数据中提取节点模式信息,门控模型用于接收节点模式信息并生成每个节点对应的模型组合权重,多个不同类型的分类模型对节点数据的分类结果根据节点对应的模型组合权重进行动态选择和组合以获得节点最终的分类结果。本发明旨在解决复杂图结构下的节点分类问题、在节点模式复杂的情况下准确地定义节点模式,以及为不同的节点恰当地组合不同的节点预测器。
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公开(公告)号:CN116842304A
公开(公告)日:2023-10-03
申请号:CN202310798739.0
申请日:2023-06-30
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本发明公开了一种不规则稀疏矩阵的计算方法及系统,通过建立新的存储格式转换:建立RCSR存储格式和RCSR‑SIMD存储格式;建立基于RCSR或RCSR‑SIMD的SpMV计算流程:读取RCSR存储格式或者RCSR存储格式的稀疏矩阵和向量,并将其存储在内存中;将需要乘加计算操作的数据加载进SIMD向量寄存器,并使用SIMD扩展指令将结果输出到输出向量块中;将输出向量块合并为最终的输出向量。本发明具有减少存储空间、提高计算效率、灵活选择等优点,能够有效地提升不规则稀疏矩阵SpMV的性能。
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