融合全局和局部特征的胶囊图神经网络
文献类型：期刊论文
| 作者 | 钱榕; 张茹; 张克君; 金鑫; 葛诗靓; 江晟 |
| 刊名 | 吉林大学学报(工学版)
 |
| 出版日期 | 2020 |
| 页码 | 8 |
| 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 |
| 英文摘要 | 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。 |
| URL标识 | 查看原文 |
| 源URL | [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.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 2.长光卫星技术有限公司 3.西安电子科技大学计算机科学与技术学院 4.北京电子科技学院研究生部 |
| 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. |
入库方式： OAI收割
浏览0
下载0
收藏0
其他版本
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。