二值化身份感知图卷积神经网络

苏树智; 卢彦丰

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针对有限的内存资源导致图神经网络(graph neural network, GNN)无法完全加载属性图的问题,文中提出了二值化身份感知图卷积神经网络(binary identify-aware graph convolutional network, BID-GCN)。该网络通过在消息传递过程中递归地考虑节点的信息,为了获得一个给定的节点的嵌入,BID-GCN将提取以该节点为中心的自我网络,并进行多轮的异构消息传递,在自我网络的中心节点上应用与其他节点不同的参数。在消息传递过程中,对网络参数和输入节点特征进行二值化,并将原始的矩阵乘法修改为二值化以加速运算。通过理论分析和实验评估,BID-GCN可以减少网络参数和输入数据的平均约36倍的内存消耗,并加快引文网络上平均约49倍的推理速度,可以提供与全精度基线相当的性能,较好地解决内存资源有限的问题。

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来源
《光电子．激光》 |2022年第12期|1280-1286|共7页
作者
苏树智; 卢彦丰;
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作者单位

安徽理工大学计算机科学与工程学院;

安徽准南232001;

合肥综合性国家科学中心人工智能研究院;

安徽合肥230088;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
深度学习; 图卷积神经网络(GCN); 消息传递; 二值化方法;

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