专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
专利下载VIP
公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
更多 »
专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
更多 »
钻瓜专利网为您找到相关结果31个,建议您升级VIP下载更多相关专利
  • [发明专利]一种基于图卷积网络的序列推荐方法、系统、设备及介质-CN202310751303.6在审
  • 苟建平;成友慧;朱会娟;陈潇君;王智;柯佳 - 江苏大学
  • 2023-06-21 - 2023-10-24 - G06F16/9535
  • 本发明公开了一种基于图卷积网络的序列推荐方法、系统、设备及介质,其目的在于解决因模型尚不能有效地访问高阶依赖性信息从而导致模型不能识别序列推荐中用户不同时间段内的短期偏好间关系、推荐效率低的问题。该将历史数据进行构图后输入搭建好的多网络协作学习模块中,并将得到的编码、解码特征进行结合后进行协作学习,将经过多网络协作学习模块得到的集成编码特征进行融合、优化,利用优化后的用户特征计算用户对项目的评分,并选择评分最高的项目最为推荐结果。该方法从特征融合的角度将用户早期短期偏好的信息融合到了近期短期偏好中,使其能够识别用户在不同时间段内的短期偏好间关系,弥补了浅层网络设置的不足。
  • 一种基于图卷网络序列推荐方法系统设备介质
  • [发明专利]基于分层图增强堆叠自编码器的多视图图像分类方法-CN202210578371.2有效
  • 苟建平;谢楠楠;刘金华;王智;欧卫华;陈雯柏 - 江苏大学
  • 2022-05-25 - 2023-06-06 - G06V10/764
  • 本发明公开了一种基于分层图增强堆叠自编码器的多视图图像分类方法,涉及基于图增强的多视图图像分类方法及系统,其目的在于解决上述现有技术存在的无法提取多视图图像的各个视图的特征并将学习到的特征进行融合的技术问题。本发明提出一种基于分层图增强堆叠自编码器的多视图图像分类方法及系统,考虑到多视图数据的几何结构以及不同视图之间的互补性和一致性;一个分层的图结构被引入到自编码器中去学习特定视图的表示,保持了多视图数据的局部和非局部的几何结构;在学习到具有几何结构特性的各个视图的特征表示后,通过使用全连接神经网络重构出每个单一视图,公共表示能够被学习;还能自动平衡多个视图之间的互补性和一致性。
  • 基于分层增强堆叠编码器视图图像分类方法
  • [发明专利]基于多层局部感知深度字典学习的场景分类方法及系统-CN202210580373.5有效
  • 苟建平;何鑫;王智;陈潇君;陈雯柏;柯佳 - 江苏大学
  • 2022-05-25 - 2023-05-05 - G06V10/764
  • 本发明公开了一种基于多层局部感知深度字典学习的场景分类方法及系统,属于图像识别技术领域中的场景分类,其目的在于解决现有技术中浅层字典学习无法提取样本更本质的特征、场景分类能力较弱的问题。本发明改进了深度字典学习方法,在第一层字典学习中,使用PCA方法提取后的样本特征作为输入;在第二层字典学习到最后一层字典学习中,使用上一层经过ReLU激活函数后的特征作为该层字典学习层的输入,在深度字典学习中加入了激活函数,进一步保证了所得特征编码的稀疏性和有效性,从而得到鉴别能力更强的深度字典,改善模型对场景分类任务的表现能力;通过这种方法,能够有效的提取样本更本质的特征,得到更优异的场景分类能力。
  • 基于多层局部感知深度字典学习场景分类方法系统

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

400-8765-105周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top