发明专利已授权

一种基于信息熵的图神经网络自适应丢弃方法及系统

📄 申请号：CN202510819465.8 📄 发布日：2026/08/18

著录项目信息

申请日

2025-06-19

公开号

CN120337986A

公开日

2025-07-18

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N3_042

IPC 分类号

G06N3_042 , G06N3_0464 , G06N3_045 , G06N3_08 , G06F18_2433 , G06F18_25 , G06Q50_00 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

社交网络分析, 推荐系统, 知识图谱推理, 交通流量预测, 生物信息学

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摘要

本发明公开了一种基于信息熵的图神经网络自适应丢弃方法及系统，涉及图神经网络随机丢弃策略技术领域，包括：接收节点的特征向量，对节点的特征向量进行Softmax归一化处理，并基于信息熵来计算节点对应的熵值，对节点对应的熵值进行归一化，并与预设的全局最大丢弃率相乘，得到节点的个性化丢弃概率；通过PyTorch Geometric框架中边索引的机制对节点的个性化丢弃概率进行映射，得到映射边，基于映射边进行采样，得到伯努利掩码；基于伯努利掩码和节点的个性化丢弃概率进行缩放，得到扰动后的消息矩阵，将扰动后的消息矩阵输入至预先建立的图神经网络模型内，从而实现图神经网络的自适应丢弃。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于全局强化PredRNN的雷达回波图像预测方法

当前第 / 件

基于星座联合整形的分层坐标翻转编码方法、装置及系统

同领域国内专利 · IPC: (G06N3_042)

G06N3_00 G06N3_006 G06N3_008 G06N3_02 G06N3_04 G06N3_042 G06N3_043 G06N3_044 G06N3_0442 G06N3_045 G06N3_0455 G06N3_0464 G06N3_0475 G06N3_048 G06N3_049 G06N3_0495 G06N3_0499 G06N3_06 G06N3_063 G06N3_065 G06N3_067 G06N3_08 G06N3_082 G06N3_084 G06N3_086 G06N3_088 G06N3_0895 G06N3_09 G06N3_092 G06N3_094 G06N3_096 G06N3_098 G06N3_0985 G06N3_12 G06N3_126 覆盖35个领域

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