本发明属于特征学习领域,特别涉及一种基于跨网络特征映射的节点信息获取方法及其装置,所述方法包括对源网络和目标网络的文本数据进行嵌入操作,得到源网络和目标网络的第二文本矩阵;将源网络的第二文本矩阵矩阵输入到源网络的神经网络中进行训练;训练源网络的过程中,源网络的第二文本矩阵通过多头注意力机制层得到注意力加权,获得源网络的第三文本矩;对源网络的第三文本矩阵进行归一化处理,并将结果输入到神经网络的全连接层;将全连接层更新的向量作为softmax层的输入,并最大化softmax函数,完成训练;利用训练好的源网络的神经网络迁移到目标网络的神经网络,获得目标网络中节点的向量表示;本发明不仅可以减少计算文本信息的减少时间复杂度,还可以降低模型过拟合的风险。
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📂 G06F16_36
👤 重庆邮电大学
📅 2019-08-26