一种基于图卷积神经网络的多模态分类方法
基本信息
| 申请号 | CN202010412886.6 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111985520A | 公开（公告）日 | 2020-11-24 |
| 申请公布号 | CN111985520A | 申请公布日 | 2020-11-24 |
| 分类号 | G06K9/62(2006.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 王魏;李述 | 申请（专利权）人 | 南京智谷人工智能研究院有限公司 |
| 代理机构 | 南京新慧恒诚知识产权代理有限公司 | 代理人 | 南京智谷人工智能研究院有限公司 |
| 地址 | 210000江苏省南京市经济技术开发区红枫科技园C4栋 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的多模态分类方法，包括以下步骤：（一）首先需要用户准备好一个对象库，其中每个对象包含个模态，通过人工标注的方法为库中的少量对象提供一个类别标记，这些有类别标记的对象称为初始的有标记训练数据，它们和剩余的大量未标记对象一同构成训练数据集；本发明通过创新的多模态图卷积神经网络综合考虑了不同模态的图结构信息，在多模态图卷积神经网络的每一层中通过分配可训练的权值，使得每个模态所学的表示能够逐步考虑其它模态的结构信息。 |
