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申请/专利权人：清华大学
摘要：本申请实施例涉及数据处理技术领域，具体涉及一种保持相似变换不变性的图神经网络方法、装置及设备。旨在当图神经网络处理图数据时，保持图数据的相似变换不变性，提升图神经网络对图数据的处理效果。所述方法包括：接收图数据，通过特征变换网络对所述图数据进行特征提取，得到所述图数据中每个节点的初始节点表征，将所述初始节点表征传输至消息传递网络中；通过所述消息传递网络对所述初始节点表征进行更新，得到所述图数据中每个节点对应的最终节点表征，将所述最终节点表征传输至结果输出网络；通过所述结果输出网络，结合当前的任务类型，对所述最终的节点表征进行计算，得到图数据处理结果。
主权项：1.一种保持相似变换不变性的图神经网络方法，其特征在于，所述方法包括：接收图数据，所述图数据为分子图，节点表示分子中的每个原子，节点之间的边表示原子之间的化学键，通过特征变换网络对所述图数据进行特征提取，得到所述图数据中每个节点的初始节点表征，将所述初始节点表征传输至消息传递网络中，包括：计算所述图数据中每个节点之间的欧氏距离；根据所述欧氏距离，计算节点的归一化相似度矩阵；计算所述归一化相似度矩阵的特征向量和特征值；计算所述特征向量和所述特征值的乘积，按照最大特征值进行归一化，得到所述图数据中每个节点的初始节点表征；通过所述消息传递网络对所述初始节点表征进行更新，得到所述图数据中每个节点对应的最终节点表征，将所述最终节点表征传输至结果输出网络，包括：通过所述消息传递网络中的每一个消息传递神经网络层对所述初始节点表征执行一次消息传递机制，包括：将所述初始节点与其邻居节点之间的信息进行交换，更新所述初始节点的表征；当所有消息传递神经网络层执行完毕所述消息传递机制后，得到所述图数据中每个节点对应的最终节点表征；通过所述结果输出网络，结合当前的任务类型，对所述最终的节点表征进行计算，得到分子是否具有毒性的处理结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 保持相似变换不变性的图神经网络方法、装置及设备
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