METHOD OF PREDICTION BASED ON GRAPH NEURAL NETWORK

METHOD OF PREDICTION BASED ON GRAPH NEURAL NETWORK

본 개시의 일 실시예에 따라 그래프 신경망 모델을 기초로 예측을 수행하기 위한 방법이 개시된다. 구체적으로 본 개시에 따르면, 컴퓨팅 장치가, 그래프 신경망 모델에 정보를 입력하고, 상기 그래프 신경망 모델을 활용하여, 상기 입력된 정보를 기초로 예측을 수행하되, 상기 그래프 신경망 모델은, 노드의 분류와 관련된 복수의 클래스(class)들 각각의 발생 빈도, 및 상기 복수의 클래스들과 연관된 거리 정보를 기초로 산출된 손실 함수를 활용하여 학습된 모델에 대응된다....

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser: JOUNG JONG YOUNG, BYUN JEUNGHYUN
Format: Patent
Sprache:eng ; kor
Schlagworte:
CALCULATING
COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
COMPUTING
COUNTING
INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTEDFOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
PHYSICS
Online-Zugang:Volltext bestellen
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Beschreibung
Zusammenfassung:본 개시의 일 실시예에 따라 그래프 신경망 모델을 기초로 예측을 수행하기 위한 방법이 개시된다. 구체적으로 본 개시에 따르면, 컴퓨팅 장치가, 그래프 신경망 모델에 정보를 입력하고, 상기 그래프 신경망 모델을 활용하여, 상기 입력된 정보를 기초로 예측을 수행하되, 상기 그래프 신경망 모델은, 노드의 분류와 관련된 복수의 클래스(class)들 각각의 발생 빈도, 및 상기 복수의 클래스들과 연관된 거리 정보를 기초로 산출된 손실 함수를 활용하여 학습된 모델에 대응된다.