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申请/专利权人：中国科学技术大学苏州高等研究院;中国科学技术大学
摘要：本发明提供了一种性能预测模型的训练方法及装置、性能预测方法及装置，应用于数据处理技术领域。性能预测模型的训练方法包括：利用目标计算单元对无标签神经网络结构数据执行掩码处理任务，得到可见节点特征矩阵、掩码节点特征矩阵和掩码标识矩阵；利用目标计算单元对掩码标识矩阵执行预测任务，得到述掩码标识矩阵的预测隐空间特征；利用目标计算单元对掩码节点特征矩阵执行编码任务，得到掩码节点特征矩阵的隐空间特征；利用目标计算单元对掩码标识矩阵的预测隐空间特征和掩码节点特征矩阵的隐空间特征执行损失计算任务，得到第一目标损失值；基于第一目标损失值，利用目标计算单元对性能预测模型执行训练任务，得到训练后的性能预测模型。
主权项：1.一种性能预测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：利用目标计算单元对无标签神经网络结构数据执行掩码处理任务，得到可见节点特征矩阵、掩码节点特征矩阵和掩码标识矩阵，所述掩码节点特征矩阵和所述掩码标识矩阵的矩阵维度相同；基于所述可见节点特征矩阵，利用所述目标计算单元对所述掩码标识矩阵执行预测任务，得到所述掩码标识矩阵的预测隐空间特征；利用所述目标计算单元对所述掩码节点特征矩阵执行编码任务，得到所述掩码节点特征矩阵的隐空间特征；利用所述目标计算单元对所述掩码标识矩阵的预测隐空间特征和所述掩码节点特征矩阵的隐空间特征执行损失计算任务，得到第一目标损失值；基于所述第一目标损失值，利用所述目标计算单元对性能预测模型执行训练任务，得到训练后的所述性能预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学技术大学苏州高等研究院 中国科学技术大学 性能预测模型的训练方法及装置、性能预测方法及装置
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