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发明公开
一种应用于图神经网络训练的采样方法及采样加速装置审中-实审

公开(公告)号：CN115600658A

公开(公告)日：2023-01-13

申请号：CN202211208844.6

申请日：2022-09-30

Applicant: 中国科学院计算技术研究所(CN)

Inventor： 刘昕 , 严明玉 , 李文明 , 曹华伟 , 叶笑春 , 范东睿

IPC: G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/047

Abstract: 本发明提供一种应用于图神经网络训练的采样方法，用于在图神经网络训练过程中对图数据进行采样，所述采样方法包括：获取图数据中每个节点的所有邻居节点的存储位置，并以节点的所有邻居节点的存储位置随机排序构成该节点对应的邻居节点序列；基于得到的每个节点对应的邻居节点序列判断该节点的所有邻居节点是否符合集中分布；根据得到的每个节点的邻居节点的判断结果调整该节点被采样的概率，其中，将对应邻居节点符合集中的节点被采样的概率提高，将对应邻居节点不符合集中分布的节点被采样的概率降低；采用调整后的每个节点被采样的概率形成的概率分布对图数据进行采样。本发明减少了采样过程中的访存开销。

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