专利名称：稳定图结构学习的方法及装置专利类型：发明专利发明人：崔鹏,何玥
申请号：CN202010182123.7申请日：20200316公开号：CN111476365A公开日：20200731
摘要：本发明公开了一种稳定图结构学习的方法及装置，涉及机器学习领域，其中，该方法包括：根据给定的多个有偏采样的环境，利用数据驱动的建图方法得到隐含各个环境中的有偏关系的图结构；根据各个环境的图结构以及多环境的数据产生机制得到图结构中的每个点关联共生数据样本的概率；初始化目标图结构，在多个环境中随机采样一条共生数据样本，并条件于该共生数据样本，分别得到各个有偏环境中的产生概率和目标图结构所隐含的关系下的产生概率，将目标图结构的产生概率为各环境的产生概率的均值；循环迭代步骤，至满足收敛条件，得到稳定图结构。该方法降低图结构中参数的估计偏差，在复杂多变的测试环境中保持稳定的表现性能。
申请人：清华大学
地址：100084 北京市海淀区清华园
国籍：CN
代理机构：北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：王艳斌
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