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(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211282062.7 (22)申请日 2022.10.19 (71)申请人 上海圣熙信息科技有限公司 地址 200062 上海市普陀区云岭东路89号 12层1219室 申请人 同济大学 (72)发明人 马云龙 赵治睿 赵宇凯 王经纬 陈宁 白桦 健楠 毕玉 (51)Int.Cl. G06V 10/26(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种基于图神经网络的逆图分割方法及装 置 (57)摘要 本发明提供一种基于图神经网络的逆图分 割方法, 图神经网络的组成包 括: 1)消息传递层: 把每个节 点的特征和它的第一邻居联系起来; 2) 图卷积层: 由两层消息传递层构成, 其输出一个节 点表示矩阵 随后使用 一个输出层带softmax 的多层感知器来计算节点的软集群分配矩阵C; 3)池化层: 通过软集群分配矩阵C计算损失函数。 还提供一种基于图神经网络的逆图分割处理装 置。 与现有技术相比, 本发明适用于更多不同的 网络, 解决了现有算法泛化性不足的问题, 同时 达到分割速度更快、 处理数据规模更大、 分割后 的子图间的联系更多而子图内的联系更少 、 处理 效率更高等目的。 权利要求书2页 说明书5页 附图3页 CN 115527033 A 2022.12.27 CN 115527033 A 1.一种基于图神经网络的逆图分割方法, 其特 征在于, 包括以下步骤: 1)设定迭代次数, 对邻接矩阵A进行对称归一 化处理; 2)经过对称归一 化的矩阵 和节点特 征矩阵X经过两层消息传递层MP输出矩阵 3)将矩阵 输入到一个输出层带softmax的多层感知器MLP来计算节点的软集群 分配矩 阵C; 4)根据软集群分配矩阵C计算逆图分割的正交损失和 切割损失; 5)基于损失的梯度下降算法更新网络参数, 若未到预定迭代次数则返回所述 步骤2)。 2.根据权利要求1所述的一种基于图神经网络的逆图分割方法, 其特征在于, 所述步骤 1)中对邻接矩阵A进行对称归一 化处理步骤, 具体包括以下步骤: 101)A乘以度矩阵D; 102)进一 步将其拆为两个 得到对称且 归一化的矩阵 。 3.根据权利要求1所述的一种基于图神经网路的逆图分割方法, 其特征在于, 所述步骤 2)中矩阵 和矩阵X经过两层消息传递层输出矩阵 步骤, 具体包括以下步骤: 201)将矩阵 和矩阵X输入到第一个消息传递层得到新的矩阵X1; 202)矩阵 和矩阵X1作为第二个消息传递层的输入, 得到矩阵X2; 203)得到矩阵X2经过Relu激活函数 得到矩阵 。 4.根据权利要求1所述的一种基于图神经网路的逆图分割方法, 其特征在于, 所述步骤 3)中的将矩阵 输入到一个输出层带softmax的多层感知器来计算节点的软集群分配矩阵C 步骤, 具体包括以下步骤: 301)将矩阵 输入到多层感知器中; 302)多层感知器的输出 经过softmax处 理得到节点的软集群分配矩阵C 。 5.根据权利要求1所述的一种基于图神经网路的逆图分割方法, 其特征在于, 所述的步 骤4)中, 根据软集群分配矩阵C计算逆图分割的正交损失和 切割损失, 具体包括以下步骤: 401)通过公式 计算切割损失 Tr是矩阵的迹, 所述CT表示C的转置; 402)通过公式 计算正交损失 IK为单位阵, K为节点数量, 所述CT 表示C的转置; 403)切割损失与正交损失之和即为网络的损失函数 6.一种基于图神经网络的逆图分割处 理装置, 其特 征在于, 包括以下子装置: 第一处理装置, 用于设定迭代次数, 对邻接矩阵A进行对称归一 化处理; 第二处理装置, 用于经过对称归一化的矩阵 和节点特征矩阵X经过两层消息传递层MP 输出矩阵 第三处理装置, 用于将矩阵 输入到一个输出层带softmax的多层感知器MLP来计算节 点的软集群分配矩阵C; 第四处理装置, 用于根据软集群分配矩阵C计算逆图分割的正交损失和 切割损失;权 利 要 求 书 1/2 页 2 CN 115527033 A 2第五处理装置, 用于基于损 失的梯度下降算法更新网络参数, 若未到预定迭代次数则 返回所述第二处 理装置再次处 理。 7.根据权利要求6所述的逆图分割处理装置, 其特征在于, 所述装置通过权利要求1至5 中任一项的方法进行逆图分割。权 利 要 求 书 2/2 页 3 CN 115527033 A 3
专利 一种基于图神经网络的逆图分割方法及装置
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