公开(公告)号：CN112381216B

公开(公告)日：2021-04-27

申请号：CN202110050410.7

申请日：2021-01-14

Applicant: 蚂蚁智信(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 李厚意 ,  张国威 ,  曾馨檀 ,  李勇勇 ,  刘永超 ,  黄斌 ,  何昌华

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q30/02

Abstract: 本说明书提供一种混合图神经网络模型的训练方法，所述混合图神经网络模型包括编码函数和解码函数，所述方法包括：以训练样本中所有目标对应的实例以及所述实例的若干度邻居作为图中的点，基于所有实例的图数据，采用编码函数生成每个实例的图表示向量；对解码参数进行t个轮次的训练；在每个轮次，从训练样本中提取bs个目标，基于每个目标对应的实例的图表示向量、对应的非图数据，采用解码函数生成每个目标的预测量，并根据由本轮次bs个目标的预测量与标签量确定的本轮次的损失量优化解码参数；根据所述t个轮次的损失量优化编码参数；重复上述所有步骤直至满足预定训练终止条件。

公开(公告)号：CN112381216A

公开(公告)日：2021-02-19

申请号：CN202110050410.7

申请日：2021-01-14

Applicant: 蚂蚁智信(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 李厚意 ,  张国威 ,  曾馨檀 ,  李勇勇 ,  刘永超 ,  黄斌 ,  何昌华

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q30/02

Abstract: 本说明书提供一种混合图神经网络模型的训练方法，所述混合图神经网络模型包括编码函数和解码函数，所述方法包括：以训练样本中所有目标对应的实例以及所述实例的若干度邻居作为图中的点，基于所有实例的图数据，采用编码函数生成每个实例的图表示向量；对解码参数进行t个轮次的训练；在每个轮次，从训练样本中提取bs个目标，基于每个目标对应的实例的图表示向量、对应的非图数据，采用解码函数生成每个目标的预测量，并根据由本轮次bs个目标的预测量与标签量确定的本轮次的损失量优化解码参数；根据所述t个轮次的损失量优化编码参数；重复上述所有步骤直至满足预定训练终止条件。