[发明专利]丰富结构信息的深度网络表征方法有效
| 申请号： | 201810653420.8 | 申请日： | 2018-06-22 |
| 公开（公告）号： | CN108833173B | 公开（公告）日： | 2020-10-27 |
| 发明（设计）人： | 乔立升;陈恩红;刘淇;赵洪科 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学 |
| 主分类号： | H04L12/24 | 分类号： | H04L12/24 |
| 代理公司： | 北京凯特来知识产权代理有限公司 11260 | 代理人： | 郑立明;郑哲 |
| 地址： | 230026 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种丰富结构信息的深度网络表征方法，通过综合的视角利用丰富的多阶结构信息来进行网络表征，例如，对不同阶的转移矩阵引入转移概率方向调整控制参数，利用堆叠降噪autoencoder对不同阶的转移矩阵进行非线性降维处理，利用注意力机制对多阶信息进行融合等，较好的提升了网络表征的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 丰富 结构 信息 深度 网络 表征 方法 | ||
【主权项】：
1.一种丰富结构信息的深度网络表征方法，其特征在于，包括：获取网络拓扑结构的不同阶初始特征矩阵，以捕获必要的网络结构信息；对不同阶初始特征矩阵进行微处理，获得不同阶的正偏置优化矩阵；对不同阶的正偏置优化矩阵进行降维处理，获得不同阶的隐特征，通过不同阶的隐特征来反应网络结构特征的不同方面和水平；利用注意力机制来计算各个隐特征的融合权值；结合所有隐特征及相应的融合权值来预测相关任务的概率分布输出。
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