一种有向图对应的图神经网络的训练方法及装置
实质审查的生效
摘要

本说明书实施例提供一种有向图对应的图神经网络的训练方法及装置,方法包括:控制设备获得用户针对图神经网络在正向推理计算中用于进行节点表征聚合的第一算子设置的聚合配置信息后,提供给工作设备,聚合配置信息包括节点表征聚合涉及的参与对象和第一边方向;工作设备中的任一第一设备针对有向图中其持有的局部图中的当前节点,基于聚合配置信息利用第一算子对当前节点进行表征聚合;基于用于进行反向梯度计算的第二算子及根据聚合配置信息确定的梯度来源信息,确定图神经网络的当前梯度,将其发送至控制设备;控制设备基于各工作设备发送的当前梯度,更新图神经网络的模型参数。

基本信息
专利标题 :
一种有向图对应的图神经网络的训练方法及装置
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114462600A
申请号 :
CN202210372957.3
公开(公告)日 :
2022-05-10
申请日 :
2022-04-11
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
张国威刘永超
申请人 :
支付宝(杭州)信息技术有限公司
申请人地址 :
浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11
代理机构 :
北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 :
陈霁
优先权 :
CN202210372957.3
主分类号 :
G06N3/08
IPC分类号 :
G06N3/08  G06K9/62  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/08
学习方法
法律状态
2022-05-27 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 3/08
申请日 : 20220411
2022-05-10 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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