[发明专利]一种基于图注意力机制的多层网络表示学习方法在审
| 申请号： | 202011460565.X | 申请日： | 2020-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN112966706A | 公开（公告）日： | 2021-06-15 |
| 发明（设计）人： | 蓝川媚;王文俊;焦鹏飞 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 韩帅 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于图注意力机制的多层网络表示学习方法，步骤1、获取多层网络拓扑信息；其中，所述网络拓扑信息包括各层网络的层内邻接矩阵和跨层连接矩阵；步骤2、构建各层基于图注意力机制的网络表示学习模型；步骤3、将各层网络的层内邻接矩阵分别输入网络表示学习模型进行模型训练获得各层网络的节点表示向量；步骤4、通过网络表示学习模型的层内连接损失函数和跨层连接损失函数构建网络表示学习模型整体损失函数；步骤5、通过网络表示学习模型整体损失函数判断网络表示学习模型是否满足收敛条件；如果满足，输出各层网络最终的低维表示向量；否则返回步骤3；该方法能够处理不同类型节点，同时考虑层内连接信息和跨层连接信息的多层网络表示学习方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 注意力 机制 多层 网络 表示 学习方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于天津大学，未经天津大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202011460565.X/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种基于激光雷达的SLAM系统和方法
- 下一篇：一种化工控制仪表用防护装置
