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申请/专利权人：罗伯特·博世有限公司;清华大学
摘要：公开了一种用于训练具有多个层的图神经网络GNN进行异常检测的方法。该方法包括：获得针对图的每个节点的嵌入和针对整个图的嵌入；将针对每个节点的嵌入和针对整个图的嵌入输入到GNN，其中，针对每个节点的嵌入和针对整个图的嵌入在GNN的每个层处被连续地更新；以及基于损失函数来更新GNN。该方法还包括：在更新针对每个节点的嵌入和针对整个图的嵌入之前，在GNN的每个层处更新图的边。提供了众多其它方面。
主权项：1.一种用于训练具有多个层的图神经网络GNN进行异常检测的方法，所述方法包括：获得针对图的每个节点的嵌入和针对整个图的嵌入；将所述针对每个节点的嵌入和所述针对整个图的嵌入输入到所述GNN，其中，所述针对每个节点的嵌入和所述针对整个图的嵌入在所述GNN的每个层处被连续地更新；以及基于损失函数来更新所述GNN。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 罗伯特·博世有限公司 清华大学 用于图上的异常检测的方法和装置
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