| 专利号 | 2024117418047 | 申请日 | 2024-11-29 | 专利名称 | 一种从卷积神经网络到图神经网络的算法模型迁移方法 |
| 授权日 | 2025-10-28 | 专利权人 | 中国石油大学(华东) | 发明人 | 庞善臣;张魁杰;吴文浩;贺晓;王璐琦;杨华慧;张媛媛 |
| 主分类号 | G06N3/04 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明属于人工智能神经网络技术领域，特别涉及一种从卷积神经网络到图神经网络的算法模型迁移方法。本发明提出了“卷积桥”的创新概念，这是一种旨在优化从卷积神经网络到图神经网络的跨域迁移过程的重要机制。该桥有效地对齐了卷积神经网络和图神经网络之间的数据结构，促进了基于卷积神经网络的模型向图领域的无缝迁移。通过卷积桥，本发明成功地将Inception架构和U‑Net架构从卷积神经网络迁移到图神经网络，形成了GraInc模型和GraU‑Net模型。GraInc模型和GraU‑Net模型表现出显著的竞争力，特别是在密集图数据集上。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 人工智能 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
