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公开(公告)号：CN118211641A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410440346.7
申请日：2024-04-12
Applicant: 吉林大学
IPC: G06N3/098 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F18/24 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种针对分布式图神经网络的历史嵌入管理系统，在基于历史嵌入的数据并行图神经网络训练过程中，待训练图中的节点在同一时刻或相近时刻可能被多个不同采样器生成的小批量。所述用于分布式图神经网络的历史嵌入管理系统是一个分布式存储系统，可以做到充分利用不同机器上产生的历史嵌入与机器间的通信带宽,并使训练系统在使用其他机器上产生的历史嵌入与本地逻辑上保持一致。本发明，通过结合分布式图神经网络的历史嵌入维护算法，设计了分布式图神经网络的历史嵌入管理系统使训练系统，在使用其他机器上产生的历史嵌入与本地逻辑上保持一致，并优化了机器间的通信带宽，提高分布式图神经网络的运行性能。
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公开(公告)号：CN118211631A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410440349.0
申请日：2024-04-12
Applicant: 吉林大学
IPC: G06N3/082 , G06F18/214 , G06N3/084 , G06N3/098 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06F18/24
Abstract: 本发明提供一种新的分布式图神经网络训练优化方法，涉及分布式深度学习领域。该方法根据图神经网络拓扑结构特点，量化节点中心性，在线选择部分历史嵌入代替原始数据进行训练，减少了数据传输过程中的特征传输量，保证了传输的特征量消耗相对于输入节点的数量保持常数倍或次线性，使其数据加载速度接近于完全历史嵌入训练，整体收敛精度接近于原始数据训练。
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公开(公告)号：CN108622225A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810650307.4
申请日：2018-06-22
Applicant: 吉林大学
IPC: B62D57/028
Abstract: 本发明公开了一种轮式运动的人形机器人，包括：主连接件，其设置在所述机器人顶部；起始舵机，其一端与所述主连接件底部固定连接；起始活动件，其具有起始活动开口，所述起始舵机的另一端可转动的设置在所述起始活动开口内；支撑件；驱动电机，其与所述支撑件固定连接，且动力输出端连接所述机器人的驱动轮；其中，所述支撑件与所述起始活动件可拆卸连接；或者在所述起始活动件和所述支撑件之间设置多个活动连接部；所述活动连接部包括：活动舵机；U型固定件；U型活动件；其中，所述活动连接部的起始U型固定件与所述起始活动件可拆卸的连接，结束U型活动件与所述支撑件可拆卸的连接。使机器人能够适应不同地形的变化。
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公开(公告)号：CN208306790U
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201820968047.0
申请日：2018-06-22
Applicant: 吉林大学
IPC: B62D57/028
Abstract: 本实用新型公开了一种轮式运动的人形机器人，包括：主连接件，其设置在所述机器人顶部；起始舵机，其一端与所述主连接件底部固定连接；起始活动件，其具有起始活动开口，所述起始舵机的另一端可转动的设置在所述起始活动开口内；支撑件；驱动电机，其与所述支撑件固定连接，且动力输出端连接所述机器人的驱动轮；其中，所述支撑件与所述起始活动件可拆卸连接；或者在所述起始活动件和所述支撑件之间设置多个活动连接部；所述活动连接部包括：活动舵机；U型固定件；U型活动件；其中，所述活动连接部的起始U型固定件与所述起始活动件可拆卸的连接，结束U型活动件与所述支撑件可拆卸的连接。使机器人能够适应不同地形的变化。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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