[发明专利]基于深度强化学习的图二值特征学习方法及装置有效
| 申请号： | 201810043210.7 | 申请日： | 2018-01-17 |
| 公开（公告）号： | CN108182438B | 公开（公告）日： | 2020-09-25 |
| 发明（设计）人： | 鲁继文;周杰;段岳圻 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06K9/38 | 分类号： | G06K9/38;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 张润 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的图二值特征学习方法及装置，其中，方法包括：提取图像深度实值特征；根据深度强化学习的位间关系挖掘得到位间关系挖掘网络的基本量，其中，基本量包括状态、转移矩阵、行动和奖励，以训练得到位间关系挖掘网络；通过位间关系挖掘网络和互信息的特征提取网络提取得到鲁棒特征。该方法可以通过位间关系挖掘网络和互信息的特征提取网络提取得到鲁棒特征，有效提高特征鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 强化 学习 图二值 特征 学习方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度强化学习的图二值特征学习方法，其特征在于，包括以下步骤：提取图像深度实值特征；根据深度强化学习的位间关系挖掘得到位间关系挖掘网络的基本量，其中，所述基本量包括状态、转移举证、行动和奖励，以训练得到所述位间关系挖掘网络；以及通过所述位间关系挖掘网络和互信息的特征提取网络提取得到鲁棒特征。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于清华大学，未经清华大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810043210.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
