一种面向图学习的联合任务与分布泛化方法

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一种面向图学习的联合任务与分布泛化方法
申请号:CN202510050118
申请日期:2025-01-13
公开号:CN119962626A
公开日期:2025-05-09
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种面向图学习的联合任务与分布泛化方法,包括如下步骤:获取蛋白质分子对应的源任务集、适应样本集和目标任务集;使用训练集对神经网络模型进行训练,得到图预测模型;图预测模型包括输入模块、精炼器模块和预测器模块;使用适应样本集对图预测模型进行适配性训练,得到特定图预测模型;将目标任务集输入特定图预测模型,通过特定图预测模型输出目标任务集对应的蛋白质分子预测结果。本发明可以通过提取任务关键子图,减少了图数据中的冗余信息,提高了模型的预测准确性和泛化性。
技术关键词
掩码矩阵 精炼器 泛化方法 输入模块 神经网络模型 数据 编码器 分子 超参数 训练样本集 节点特征 标签 分类器 蛋白
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