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申请/专利权人：中国科学院大学
摘要：本申请涉及一种基于图模式的有向图神经网络模型的训练方法和装置。所述方法包括：获取与非图数据以及与非图数据对应的物理数据标签；与非图数据包括二输入与门逻辑网络和一输入非门逻辑网络；根据二输入与门逻辑网络和一输入非门逻辑网络的结构特点信息，构建图模式；根据图模式，从与非图数据中识别出模式特征和模式分布，得到图模式数据；根据与非图图结构特征和与非图图功能特征，构建待训练有向图神经网络模型；根据与非图数据、物理数据标签以及图模式数据，对待训练有向图神经网络模型进行训练，得到已训练有向图神经网络模型。采用本方法能够有利于故障排查和后续改进。
主权项：1.一种基于图模式的有向图神经网络模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取与非图数据以及所述与非图数据对应的物理数据标签；所述与非图数据包括二输入与门逻辑网络和一输入非门逻辑网络；根据所述二输入与门逻辑网络和所述一输入非门逻辑网络的结构特点信息，构建图模式；根据所述图模式，从所述与非图数据中识别出模式特征和模式分布，得到图模式数据；根据与非图图结构特征和与非图图功能特征，构建待训练有向图神经网络模型；所述与非图图结构特征和与非图图功能特征通过所述与非图数据以及所述物理数据标签进行特征提取得到的；根据所述与非图数据、所述物理数据标签以及所述图模式数据，对所述待训练有向图神经网络模型进行训练，得到已训练有向图神经网络模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院大学 基于图模式的有向图神经网络模型的训练方法和装置
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