朱文武
- 作品数：129 被引量：0H指数：0
- 供职机构：清华大学更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学理学电子电信更多>>
- 用于神经推理系统的可嵌入级连逻辑系统及其推理方法
- 本发明公开了一种用于神经推理系统的可嵌入级连逻辑系统及其推理方法，其中，该系统包括：输入模块，用于将待推理任务转换为逻辑输入符号，作为逻辑分组模块的输入；逻辑分组模块，用于根据预设规则对逻辑输入符号进行分组，将分组后的逻...
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- 文献传递
- 一种跨平台推荐方法、装置、设备及存储介质
- 本申请实施例涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种跨平台推荐方法、装置、设备及存储介质，旨在提升跨平台推荐的效果。所述方法包括：通过多个不同平台中的用户数据和项目数据生成图结构数据；将所述图结构数据输入预训练好的跨平台...
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- 文献传递
- 基于难度采样元学习的地点推荐方法及装置
- 本发明公开了一种基于难度采样元学习的地点推荐方法及装置，其中，该方法包括：根据不同城市的不同用户的交互数据生成训练数据和测试数据；构建推荐模型，利用训练数据和测试数据训练并优化推荐模型；利用元学习框架优化推荐模型的参数；...
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- 基于集成元学习的图像分类方法、装置、设备及存储介质
- 本申请实施例涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于集成元学习的图像分类方法、装置、设备及存储介质。旨在实现动态控制图像分类任务的训练过程以及在训练数据较少的情况下自适应的完成各种场景下的图像分类任务。所述方法包括：将待分...
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- 基于不变模块化的解耦持续图架构搜索方法、装置和设备
- 本申请提供了一种基于不变模块化的解耦持续图架构搜索方法、装置和设备，该方法包括：获取当前图任务的图因子；根据图因子计算所述当前图任务与每个历史图任务之间的相似性，得到第一相似性计算结果；根据第一相似性计算结果和历史任务模...
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- 基于模态内和模态间的多模态课程学习方法、装置和设备
- 本申请提供了一种基于模态内和模态间的多模态课程学习方法、装置和设备，所述方法包括：利用包含多个模态编码器的多模态模块对多模态数据进行任务处理，得到任务预测结果和每个模态编码器的样本表征结果；根据任务预测结果，计算每个模态...
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- 图数据的点表征学习方法、表征方法及其装置和存储介质
- 本申请提供一种图数据的点表征学习方法、表征方法及其装置和存储介质，属于数据处理的技术领域。所述学习方法包括：将作为训练样本的图数据输入预设的节点表征模型中；通过所述预设的节点表征模型对所述图数据进行处理，确定所述图数据中...
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- 任务不可知连续学习场景的元空间聚类学习方法及装置
- 本发明公开了一种任务不可知连续学习场景的元空间聚类学习方法及装置，该方法包括：获取训练数据集，训练数据集的分布数目为未知数K；通过卷积神经网络提取训练数据集的数据特征，对提取的数据特征进行聚类；判断聚类的数据特征是否满足...
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- 文献传递
- 面向鲁棒图结构防御的过参数化图神经网络
- 2024年
- 图数据在现实应用中普遍存在,图神经网络(GNN)被广泛应用于分析图数据,然而GNN的性能会被图结构上的对抗攻击剧烈影响.应对图结构上的对抗攻击,现有的防御方法一般基于图内聚先验进行低秩图结构重构.但是现有的图结构对抗防御方法无法自适应秩真值进行低秩图结构重构,同时低秩图结构与下游任务语义存在错配.为了解决以上问题,基于过参数化的隐式正则效应提出过参数化图神经网络(OPGNN)方法,并形式化证明所提方法可以自适应求解低秩图结构,同时证明节点深层表征上的过参数化残差链接可以有效解决语义错配.在真实数据集上的实验结果表明,OPGNN方法相对于现有基线方法具有更好的鲁棒性,同时,OPGNN方法框架在不同的图神经网络骨干上如GCN、APPNP和GPRGNN上显著有效.
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- 鲁棒性增强的图卷积方法及系统
- 本发明公开了一种鲁棒性增强的图卷积方法及系统，其中，该方法包括以下步骤：通过高斯分布的图卷积算法利用方差项吸收对抗攻击以及噪声信息的影响；在计算卷积时，通过高斯分布的节点表征对邻居节点进行加权计算，以赋予邻居节点不同权重...
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- 文献传递
