[发明专利]卷积神经网络的结构学习在审
| 申请号： | 202210954415.7 | 申请日： | 2017-03-13 |
| 公开（公告）号： | CN115345278A | 公开（公告）日： | 2022-11-15 |
| 发明（设计）人： | A·拉比诺维奇;V·巴德里娜拉亚楠;D·德通;S·拉金德兰;D·B·李;T·J·马利耶维奇 | 申请（专利权）人： | 奇跃公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06V10/44;G06V10/764 |
| 代理公司： | 北京市中咨律师事务所 11247 | 代理人： | 魏子翔;于静 |
| 地址： | 美国佛*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种通过利用网络旨在解决的数据/问题中的相关性来实现神经网络的结构学习的改进方法。描述了一种贪婪方法，该方法从底部卷积层一直到全连接层找到信息增益的瓶颈。不是简单地使架构更深，而是仅在需要时添加附加的计算和容量。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积 神经网络 结构 学习 | ||
【主权项】：
暂无信息
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