[发明专利]一种基于小样本学习的图神经网络分类方法及装置在审
| 申请号： | 202011608743.9 | 申请日： | 2020-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN112633403A | 公开（公告）日： | 2021-04-09 |
| 发明（设计）人： | 邵金杰;姜璐璐;薛恩晓;冯瑞 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海德昭知识产权代理有限公司 31204 | 代理人： | 卢泓宇 |
| 地址： | 200433 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于小样本学习的图神经网络分类方法及装置，用于对小样本数据进行分类得到节点分类结果，其特征在于，包括如下步骤：利用训练好的特征提取器对小样本数据进行特征提取得到未知节点；将未知节点初始化为全连接图结构并输入训练好的关系编码器进行边缘预测，得到边预测结果；利用预定的成员函数对边预测结果计算隶属度得到隶属度值，并根据隶属度值对全连接图结构中的边进行删除从而得到非完全连接的模糊状态的图结构作为更新后图结构；将更新后图结构输入训练好的图神经网络分类器得到节点分类结果。本发明可以从小样本数据提供的图结构中学习到准确的关系，具有更强的关系归纳偏差，从而更好地完成小样本分类任务。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 样本 学习 神经网络 分类 方法 装置 | ||
【主权项】：
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