技术编号:20920662
提示:您尚未登录,请点 登 陆 后下载,如果您还没有账户请点 注 册 ,登陆完成后,请刷新本页查看技术详细信息。本发明涉及异构神经网络技术领域,特别是指一种面向多特征图的异构深度神经网络结构组合方法及系统。背景技术随着人工智能技术的发展,深度学习在各个领域均有广泛的应用。其中,卷积神经网络(convolutionalneuralnetworks,cnn)由于其较好的空间特征识别能力,被广泛使用于图像领域;循环神经网络(recurrentneuralnetworks,rnn)由于其较好的时间特征识别能力,被广泛应用于自然语言处理领域。然而单一的深度神经网络结构无法同时提取时间与空间两个维度特征,因此为实现更...
注意:该技术已申请专利,请尊重研发人员的辛勤研发付出,在未取得专利权人授权前,仅供技术研究参考不得用于商业用途。
该专利适合技术人员进行技术研发参考以及查看自身技术是否侵权,增加技术思路,做技术知识储备,不适合论文引用。
请注意,此类技术没有源代码,用于学习研究技术思路。