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公开(公告)号：CN118799703A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410883106.4
申请日：2024-07-03
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/46 , G06V10/80
Abstract: 本发明提供了一种图学习装置构建方法及图学习方法，所述图学习装置用于学习图数据以用于图分类、节点分类、节点回归、连边预测等图分析任务，包括：获取历史图数据及其对应的实际标签，所述标签为图真实分布或图节点类型分布，所述图数据包括多个图节点；构建包括公共状态空间构建模块、伪节点适应性调整模块、图节点局部更新模块、节点全局更新模块的初始图学习装置；采用历史图数据及其对应的标签将初始图学习装置训练至收敛，其中，在图学习装置训练过程中采用获得的预测标签与实际标签计算交叉熵损失并更新图学习装置的参数。本发提出的图学习装置可实现图学习过程与图结构解耦，并且有效降低图节点间特征传递的时间与空间复杂度。
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