基于双层优化的多重图表示学习方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202411430278.2

申请日：

2024-10-14

公开(公告)号：

CN119992151A

公开(公告)日：

2025-05-13

发明(设计)人：

朱晓峰黄俊凯黄煜迪

申请人：

电子科技大学（深圳）高等研究院

申请人地址：

518109 广东省深圳市龙华区观澜街道新澜社区观光路1301-78号银星智界二期2号楼

IPC主分类号：

G06V10/764

IPC分类号：

G06F17/16 G06N3/0464 G06V10/40 G06V10/82 G06V10/74 G06V10/80 G06N3/084

代理机构：

安徽智源同科知识产权代理事务所(普通合伙) 34392

代理人：

张济飞

法律状态：

公开

国省代码：

江苏省常州市

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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
2025-05-13	公开	公开
2025-05-30	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06V 10/764申请日:20241014

共 50 条

[1]

一种基于拓扑结构保持的图表示学习方法及系统 [P].

王华珍 ;

刘晓聪 ;

陈坚 ;

何霆 .

中国专利 :CN114863234B ,2024-12-20

[2]

一种基于图变换器的异质图表示学习方法 [P].

焦鹏飞 ;

鲁逸凡 ;

刘欢 ;

高梦州 .

中国专利 :CN118839719A ,2024-10-25

[3]

一种基于拓扑结构保持的图表示学习方法及系统 [P].

王华珍 ;

刘晓聪 ;

陈坚 ;

何霆 .

中国专利 :CN114863234A ,2022-08-05

[4]

一种基于迭代优化的局部感知图表示学习方法 [P].

王丹 ;

穆京京 ;

李源源 ;

崔振 ;

许海燕 ;

高阳特 .

中国专利 :CN115392474A ,2022-11-25

[5]

基于位置与结构信息的图表示学习方法 [P].

宋娟 ;

叶国强 ;

张亮 ;

冯明涛 ;

朱光明 ;

沈沛意 .

中国专利 :CN114265954A ,2022-04-01

[6]

基于引文信息的分阶段图表示学习方法 [P].

张怡 ;

刘杭学 .

中国专利 :CN117973489A ,2024-05-03

[7]

基于子图采样的大规模属性图上的无监督图表示学习方法和装置 [P].

王佳麟 ;

高军 ;

白金泽 ;

李朝 ;

张吉 ;

王佳 .

中国专利 :CN111950594A ,2020-11-17

[8]

一种基于对比学习的分子图表示学习方法 [P].

陈华钧 ;

杨海宏 ;

方尹 ;

庄祥 .

中国专利 :CN112669916B ,2021-04-16

[9]

图表示学习方法、装置及设备 [P].

石川 ;

王啸 ;

张依丁 ;

张学仓 .

中国专利 :CN115129940A ,2022-09-30

[10]

简单无监督图表示学习方法 [P].

朱晓峰 ;

杨文远 ;

莫宇杰 .

中国专利 :CN119227734A ,2024-12-31

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