[发明专利]一种多层宽度神经网络及其训练方法和应用在审
| 申请号： | 202110279067.3 | 申请日： | 2021-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN112966623A | 公开（公告）日： | 2021-06-15 |
| 发明（设计）人： | 席江波;姜万冬;谢大帅;丛铭;房建武;吴田军;赵超英 | 申请（专利权）人： | 长安大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安睿通知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 61218 | 代理人： | 惠文轩 |
| 地址： | 710061 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明属于人工智能和机器学习技术领域，公开了一种多层宽度神经网络及其训练方法和应用，可用高光谱遥感影像和普通图像分类任务。其每一层由滑动窗口的变换核进行非线性变换，向宽方向扩展以充分学习空间和频谱特征，并且引入了排序和下采样操作以减少该层的变换内核层的输出数量，每一层称为宽度滑动窗口和下采样层，即WSWS层，将多个WSWS层级联可以更大视野的更高级别的空间和光谱特征。该网络只需学习全连接层的权值，从而可以轻松的进行训练。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 多层 宽度 神经网络 及其 训练 方法 应用 | ||
【主权项】：
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