[发明专利]图嵌入模型的训练方法及装置在审
| 申请号： | 201910563297.5 | 申请日： | 2019-06-26 |
| 公开（公告）号： | CN112149696A | 公开（公告）日： | 2020-12-29 |
| 发明（设计）人： | 吴怡灵;谢奕;窦亚光;谷松 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 宋合成 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出一种图嵌入模型的训练方法及装置，其中方法包括：获取初始的图嵌入模型，图嵌入模型的数量为多个，分别部署在多个机器上；针对每轮训练，在当前轮次为非初始轮次时，针对每个图嵌入模型，根据当前轮次训练数据确定待更新参数信息；根据上一轮次的已训练参数信息对初始的图嵌入模型中的待更新参数信息进行更新，得到参数更新后的图嵌入模型；采用当前轮次训练数据，对参数更新后的图嵌入模型进行训练；根据多个当前轮次训练后的图嵌入模型的已训练参数信息以及上一轮次的已训练参数信息，确定当前轮次的已训练参数信息，从而能够结合多个机器对图嵌入模型进行训练，能够应用于海量节点的节点网络，提高海量节点的节点网络的降维效率。 | ||
| 搜索关键词： | 嵌入 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
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