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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
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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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