基于图卷积神经网络的分布式半监督自动标注方法AET-电子技术应用-最丰富的电子设计资源平台

基于图卷积神经网络的分布式半监督自动标注方法
所属分类：技术论文
上传者：wwei
文档大小：807 K
标签：大数据图卷积神经网络数据中台
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文档介绍：为解决数据中台建设中数据共享融合难与综合应用难等突出问题，基于图卷积神经网络，面向分布式数据中台架构开发一种分布式的半监督标注算法。通过分析数据缺失、数据量大以及通信带宽限制等问题，首先使用子空间学习提出基于新的正则化项的半监督学习策略。在此基础上，进一步提出基于二级中台的分布式可解释注意力图卷积神经网络融合方法，以解释边的重要性，从而在每一层图神经网络基于私有模型与每个平台的公共数据进行融合，提升模型精准性。在公共数据集上的广泛实验结果表明，该方法可以有效提高标签预测的效果，对大数据背景下的分布式融合、应用具有一定指导意义。
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