尽管在不同的应用中GNN被用来解决不同的任务,但它们都包括两个重要的步骤——图构建和图表征学习。图构建旨在将输入数据转换或表示为结构化数据。在图的基础上,图表征学习则针对下游任务,利用GNN来学习节点嵌入或图嵌入。现在我们,结合GNN在故障诊断领域的应用现存问题,为了进一步提高图数据架构在构建时特征的显著性,所以提出了变分编码器图构建方法。请润色这句话
时间: 2024-03-31 12:36:16 浏览: 64
Achronix - 机器学习实战:GNN(图神经网络)加速器的FPGA解决方案
虽然GNN在不同应用中解决不同任务,但它们的实现通常包括两个关键步骤:图构建和图表征学习。图构建旨在将输入数据转换或表示为结构化数据,而图表征学习则利用GNN学习节点或图嵌入以应对下游任务。然而,在故障诊断领域的应用中,当前的图数据架构在构建时特征的显著性仍有待提高。为了解决这一问题,我们提出了变分编码器图构建方法。这种方法旨在进一步优化图数据的结构化表示,以提高GNN在故障诊断中的表现。请问还有其他问题吗?
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