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图神经网络的训练方法及装置 

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申请/专利权人:北京奥星贝斯科技有限公司;武汉大学

摘要:本说明书一个或多个实施方式提供了一种图神经网络的训练方法及装置,本说明书实施方式的图神经网络的训练方法,通过共享的编码器架构实现掩码自编码MAE和对比学习CL的融合训练,使得训练后的GNN可以同时捕获图结构数据的局部信息和全局信息,提高GNN对整图全局信息的感知能力,进而提高GNN在整图处理任务中的表现性能。而且在网络训练过程中,掩码自编码MAE和对比学习CL共享同一个编码器,无需额外的嵌入向量的融合策略,简化训练算法过程。

主权项:1.一种图神经网络的训练方法,其特征在于,包括:获取样本图数据,对所述样本图数据的节点特征进行掩码处理得到掩码图数据,并对所述样本图数据的数据结构进行增强处理得到目标图数据;将所述掩码图数据和所述目标图数据输入待训练的图神经网络,利用所述图神经网络的编码器对所述掩码图数据进行编码得到第一图嵌入向量,并对所述目标图数据进行编码得到第二图嵌入向量;基于所述第一图嵌入向量确定节点特征损失,并基于所述第一图嵌入向量和所述第二图嵌入向量之间的差异确定对比损失,所述节点特征损失表示重建后的图数据与样本图数据之间的差异;基于所述节点特征损失和对比损失,对所述图神经网络的所述编码器进行参数调整,直至满足收敛条件,得到训练后的图神经网络。

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权利要求:

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