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      電子發燒友網>電子資料下載>人工智能>基于深度圖卷積膠囊網絡融合的圖分類模型

      基于深度圖卷積膠囊網絡融合的圖分類模型

      2021-05-07 | pdf | 3.20 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　針對提取圖表征用于圖分類過程中的結構信息提取過程的問題，提出了一種圖卷積神經網絡與膠囊網絡融合的圖分類模型。首先，利用圖卷積神經網絡處理圖中的節點信息，迭代以后得到節點表征，表征中蘊含著該節點的子樹結構信息;然后，利用 Weisfeiler-lehman圖核算法的思想對節點表征的多維度進行排序，得到多視角的圖表征;最后，將多視角的圖表征整理成膠囊的形式并輸入膠囊網絡，使用動態路由算法得到更高層次的分類膠囊，進而進行分類。實驗結果表明，所提模型在公共數據集上的分類準確度提升了1%~3%，同時具備更強的結構特征提取能力，在少樣本情況下的表現比 DGCNN更加穩定。

      神經網絡 模型 深度學習
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