腾讯科技(深圳)有限公司荣钰获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利图数据分类模型训练方法、装置、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114332480B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111616419.6，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权图数据分类模型训练方法、装置、设备及存储介质是由荣钰;韩家琦;徐挺洋;黄文炳设计研发完成，并于2021-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本图数据分类模型训练方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种图数据分类模型训练方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质；方法包括：获取图数据样本中多个边对应的初始邻接矩阵；对多个边对应的初始邻接矩阵进行关联性采样处理，得到采样邻接矩阵；基于采样邻接矩阵对图数据样本进行特征提取处理，得到图数据样本的图数据特征；基于图数据样本的图数据特征训练图数据分类模型；其中，训练后的图数据分类模型用于对待分类的图数据进行类型预测处理，得到待分类的图数据所属的类型。通过本申请，能够提高图数据分类模型的分类性能。
本发明授权图数据分类模型训练方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图数据分类模型训练方法，其特征在于，所述图数据分类模型包括多个级联的隐含层，所述方法包括： 获取化合物样本的图数据样本中多个边对应的初始邻接矩阵，所述图数据样本为所述化合物样本的图结构，所述图结构中的节点为分子或者原子，所述图结构中的所述边表示所述分子之间的连接键或者所述原子之间的连接键； 通过每个所述隐含层对所述多个边对应的初始邻接矩阵进行关联性采样处理，得到每个所述隐含层对应的采样邻接矩阵； 基于所述多个级联的隐含层对应的采样邻接矩阵，对所述化合物样本的图数据样本进行级联的特征提取处理，得到所述化合物样本的图数据样本的图数据特征； 基于所述化合物样本的图数据样本的图数据特征训练图数据分类模型； 其中，训练后的所述图数据分类模型用于对待分类的化合物的图数据进行类型预测处理，得到所述待分类的化合物的图数据所属的类型。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人腾讯科技(深圳)有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励