本申请公开了一种基于图神经网络的图反馈点集获取方法，涉及图像处理技术领域，采用图神经网络捕获图的结构特征，包括使用图嵌入方法和图嵌入工具生成不同权重的数据，得到计算机可以识别的低维向量；深度强化学习训练策略，通过神经网络预测结构后与对应的标签进行比对，调增参数更新网络，得到更准确的图反馈点集。该基于图神经网络的图反馈点集获取方法，整体强化学习的局限性相对较小，当reward函数定义的不太好时，仍能够得出全局最优的结果，而且当点的基数太大时，模型的泛化能力也能够得到提升。
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来源：北方有色网
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