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針對(duì)提取圖表征用于圖分類過(guò)程中的結(jié)構(gòu)信息提取過(guò)程的問(wèn)題，提出了一種圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與膠囊網(wǎng)絡(luò)融合的圖分類模型。首先，利用圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理圖中的節(jié)點(diǎn)信息，迭代以后得到節(jié)點(diǎn)表征，表征中蘊(yùn)含著該節(jié)點(diǎn)的子樹結(jié)構(gòu)信息;然后，利用 Weisfeiler-lehman圖核算法的思想對(duì)節(jié)點(diǎn)表征的多維度進(jìn)行排序，得到多視角的圖表征;最后，將多視角的圖表征整理成膠囊的形式并輸入膠囊網(wǎng)絡(luò)，使用動(dòng)態(tài)路由算法得到更高層次的分類膠囊，進(jìn)而進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提模型在公共數(shù)據(jù)集上的分類準(zhǔn)確度提升了1%~3%，同時(shí)具備更強(qiáng)的結(jié)構(gòu)特征提取能力，在少樣本情況下的表現(xiàn)比 DGCNN更加穩(wěn)定。
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