[发明专利]一种跨域自适应的图卷积平衡迁移学习方法与系统在审
申请号: | 202110363771.7 | 申请日: | 2021-04-02 |
公开(公告)号: | CN113128667A | 公开(公告)日: | 2021-07-16 |
发明(设计)人: | 陈益强;高晨龙;蒋鑫龙;陈前 | 申请(专利权)人: | 中国科学院计算技术研究所 |
主分类号: | G06N3/04 | 分类号: | G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京律诚同业知识产权代理有限公司 11006 | 代理人: | 祁建国;张燕华 |
地址: | 100080 北*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明公开一种跨域自适应的图卷积平衡迁移学习方法,包括:将源域数据和目标域数据输入第一图卷积神经网络,分别得到源域数据和目标域数据中节点的局部特征;将源域数据和目标域数据输入第二图卷积神经网络,分别得到源域数据和目标域数据中节点的全局特征;利用注意力机制将源域数据和目标域数据中节点的局部特征和全局特征进行聚合,得到源域数据和目标域数据中节点的统一特征;基于源域数据和目标域数据中节点的统一特征,构建源域分类器和目标域分类器分别对源域数据和目标域数据中节点进行分类,构建领域分类器用于判定节点来自源域数据或者目标域数据。 | ||
搜索关键词: | 一种 自适应 图卷 平衡 迁移 学习方法 系统 | ||
【主权项】:
暂无信息
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