一种分布式多层级图网络训练方法及系统
基本信息
| 申请号 | CN202010344124.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113642697A | 公开（公告）日 | 2021-11-12 |
| 申请公布号 | CN113642697A | 申请公布日 | 2021-11-12 |
| 分类号 | G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06N20/00（2019.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 盛益强;李昊天;党寿江 | 申请（专利权）人 | 郑州芯兰德网络科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京方安思达知识产权代理有限公司 | 代理人 | 武玥;杨青 |
| 地址 | 450001河南省郑州市高新技术产业开发区长椿路6号西美大厦东塔16层1601房间 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种分布式多层级图网络训练方法及系统，该方法包括：运用图分割算法，将图数据划分为多层级网络；通过对底层子网络进行图网络计算，得到结果矩阵并上传至上一层的管理节点，通过对管理节点进行改进Paxos一致性算法的处理，实现该层共享结果矩阵；对共享结果矩阵进行信息融合，得到融合后的结果矩阵并上传，直到顶层的根节点得到融合后的结果矩阵；再从根节点开始，将融合后的顶层结果矩阵逐层下发，直到底层，完成一次图网络训练；将根节点的融合后的结果矩阵作为下一次训练的特征矩阵输入到底层，重复上述步骤直至达到预设的训练次数，得到训练好的多层级网络；将训练好的多层级网络连接输出层，得到训练好的图网络模型。 |
