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深圳先進院在深度圖卷積學習過平滑表征問題研究中取得進展

發布時間:2021/8/27 17:04:12編輯:Ma Liang
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  近日,中國科學院深圳先進技術研究院數字所吳紅艷團隊在深度圖學習網絡取得進展。 
  深度圖卷積網絡近年來在生命科學、精準健康及社會科學數據分析等領域得到廣泛應用。基于深度圖卷積網絡的屬性圖學習可有效融合圖的節點屬性信息和拓撲結構信息,實現復雜知識的高效發現。但深度卷積的欠平滑或過平滑都將導致圖表征學習不準確,會使下游任務學習性能下降。 
  傳統的深度圖卷積學習方法對整個圖網絡采用固定次數的卷積操作、淺層卷積將導致節點表征的欠平滑,過高層次的卷積在帶來過平滑問題的同時浪費計算資源。該研究考慮到整個圖網絡的節點并非一致性地需要固定次數的卷積,認為針對不同節點的情況采用不同階次的卷積可以更好表征節點,合理利用計算資源。 
  該研究利用低通濾波信號對圖信號進行過濾,對圖網絡每個節點的現有光滑程度及卷積后的光滑程度進行預測,在此基礎上進行自適應的圖卷積學習,使每個節點都得到準確表征,克服圖卷積網絡的欠平滑和過平滑問題。算法在多個不同尺度和類型的數據集上進行驗證,下游的節點分類和聚類任務在精準度和擴展性上均顯著優于目前流行的基線方法,表明算法可以有效解決圖卷積網絡的欠平滑和過平滑問題。 
  相關成果發表在IEEE Transactions on Cybernetics上,研究得到中科院戰略性科技先導專項等資助。 
 

微信號:ayiwangapp17

(來源: 中國科學院科技產業網 )

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