Changchun Institute of Optics,Fine Mechanics and Physics,CAS
融合全局和局部特征的胶囊图神经网络 | |
钱榕; 张茹; 张克君; 金鑫; 葛诗靓; 江晟 | |
2020 | |
发表期刊 | 吉林大学学报(工学版) |
页码 | 8 |
摘要 | 胶囊图神经网络利用胶囊的特性在图分类任务上取得较好的效果。本文首先改进了node2vec,将节点的属性信息引入了随机游走过程中,从而在生成网络表示时综合考虑网络结构和节点的属性;然后将改进的node2vec引入胶囊图神经网络,设计了一个融合全局和局部特征的胶囊图神经网络。通过实验发现,新的模型在训练时的收敛速度更快,在图分类任务上的准确率有所提高。 |
关键词 | 计算机应用技术 网络表示学习 复杂网络 图神经网络 |
URL | 查看原文 |
文献类型 | 期刊论文 |
条目标识符 | http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/64195 |
专题 | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 |
作者单位 | 1.北京电子科技学院研究生部 2.西安电子科技大学计算机科学与技术学院 3.长光卫星技术有限公司 4.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 钱榕,张茹,张克君,等. 融合全局和局部特征的胶囊图神经网络[J]. 吉林大学学报(工学版),2020:8. |
APA | 钱榕,张茹,张克君,金鑫,葛诗靓,&江晟.(2020).融合全局和局部特征的胶囊图神经网络.吉林大学学报(工学版),8. |
MLA | 钱榕,et al."融合全局和局部特征的胶囊图神经网络".吉林大学学报(工学版) (2020):8. |
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文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
融合全局和局部特征的胶囊图神经网络.pd(558KB) | 期刊论文 | 出版稿 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 下载 |
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