一种自注意力动态图神经网络的脑网络表示学习方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202210531415.6

申请日：

2022-05-17

公开(公告)号：

CN115146668B

公开(公告)日：

2025-04-25

发明(设计)人：

李超盛勇赵子平

申请人：

天津师范大学

申请人地址：

300000 天津市西青区宾水西道393号

IPC主分类号：

G06F18/20

IPC分类号：

G06F18/213 G06F18/24 G06F17/14 G06F30/27 G06N3/0442 G06N3/045 G06N3/08

代理机构：

天津朗熠知识产权代理事务所(普通合伙) 12259

代理人：

刘杨

法律状态：

授权

国省代码：

天津市市辖区

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-04-25	授权	授权

共 50 条

[1]

一种自注意力动态图神经网络的脑网络表示学习方法 [P].

李超 ;

盛勇 ;

赵子平 .

中国专利 :CN115146668A ,2022-10-04

[2]

具有注意力的图神经网络 [P].

P.克里德 ;

A.西姆 ;

A.阿拉姆达里 ;

J.布里奥迪 ;

D.尼尔 ;

A.拉科斯特 .

中国专利 :CN112119412A ,2020-12-22

[3]

一种基于双层图注意力神经网络的网络对齐方法 [P].

卢美莲 ;

戴银龙 .

中国专利 :CN111931903A ,2020-11-13

[4]

基于门控自注意力对比图神经网络概念先决关系学习方法 [P].

黄志芳 ;

孟禹 ;

石梦瑶 ;

肖奎 ;

张淼 ;

丁睿 .

中国专利 :CN120996091A ,2025-11-21

[5]

一种基于图注意力机制的多层网络表示学习方法 [P].

蓝川媚 ;

王文俊 ;

焦鹏飞 .

中国专利 :CN112966706A ,2021-06-15

[6]

一种基于深度神经网络的网络表示学习方法 [P].

熊丽荣 ;

沈树茂 ;

范菁 ;

虞胜杰 .

中国专利 :CN110414665A ,2019-11-05

[7]

一种对比学习增强的动态图神经网络推荐方法 [P].

吴文峻 ;

彭天豪 ;

王政江 ;

戴佩宏 ;

赵鹏瑞 ;

任健 .

中国专利 :CN119338544A ,2025-01-21

[8]

基于图注意力神经网络的知识图谱表示方法 [P].

杨亚明 ;

管子玉 ;

赵伟 ;

李康 .

中国专利 :CN114036308A ,2022-02-11

[9]

一种基于位置注意力机制的图神经网络模型的构建方法 [P].

赵百川 ;

杨晨阳 .

中国专利 :CN120764586A ,2025-10-10

[10]

一种基于协同视觉注意力神经网络的学习方法 [P].

刘峡壁 ;

贡晓朋 .

中国专利 :CN110827312A ,2020-02-21

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