“循环网络”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果1770021个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种基于循环神经网络对动态磁滞进行补偿的方法及系统-CN202010189952.8有效
发明人：于浩;常文治;杜非;毕建刚;袁帅;许渊;弓艳朋;杨圆;王广真;付德慧 -专利权人：中国电力科学研究院有限公司
申请日： 2020-03-18 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G01R33/09 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于循环神经网络对动态磁滞进行补偿的方法及系统，其中方法包括：将给定磁场信号施加给传感器，采集传感器的输出信号；建立循环神经网络，确定网络结构；循环神经网络的输入量为传感器的输出信号；循环神经网络的输出量为补偿后的传感器的输出信号；对循环神经网络的网络参数进行初始化，通过训练数据对循环神经网络进行训练，将循环神经网络输出量的预测值与目标值作差，获取作差结果；利用梯度下降法对网络参数进行调整，按预设的最大迭代次数通过训练数据对循环神经网络进行训练；当作差结果达到阈值标准或对循环神经网络进行训练达到最大迭代次数时，确定当前网络参数的循环神经网络为训练好的循环神经网络。
一种基于循环神经网络动态进行补偿方法系统

[发明专利]一种降低多级循环移位网络级联级数的方法及装置-CN201811622268.3有效
发明人：管金新;郭超 -专利权人：深圳忆联信息系统有限公司
申请日： 2018-12-28 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： H03M13/11 文献下载
摘要：本发明涉及一种降低多级循环移位网络级联级数的方法及装置，该方法包括将循环移位网络块调整为双层循环移位网络块；对双层循环移位网络块进行区分，以得到主循环移位网络块和子循环移位网络块；获取计算逻辑较少的模块，以形成待处理单元；将主循环移位网络块放置于待处理单元；按照设定的连线规则进行主循环移位网络块和子循环移位网络块的内部连线；在原有的准循环低密度奇偶校验码移位网络内执行子循环移位网络块的移位操作；在待处理单元内执行主循环移位网络块的移位操作
一种降低多级循环移位网络级联级数方法装置

[发明专利]基于层级神经网络的图像-句子描述生成系统及方法-CN201810267719.X有效
发明人：张玥杰;程勇;周练;张涛 -专利权人：复旦大学
申请日： 2018-03-28 - 公布日： 2021-08-31 - 主分类号： G06F16/58 文献下载
摘要：本发明提供基于层级神经网络的图像‑句子描述生成系统及方法，本发明提供的基于层级神经网络的图像‑句子描述生成系统包括：深度卷积网络、第一深度循环神经网络、第二深度循环神经网络；所述深度卷积网络获取图像，计算图像特征向量在嵌入空间的嵌入向量；并输出到第一深度循环神经网络和第二深度循环神经网络；所述第一深度循环神经网络识别图像中包含的物体，向第二深度循环神经网络输出物体序列；所述第二深度循环神经网络根据所述嵌入向量和物体序列输出描述所述图像的句子
基于层级神经网络图像句子描述生成系统方法

[发明专利]基于门控循环神经网络的非线性均衡方法-CN201910707923.3有效
发明人：李亚杰;张杰;刘守东;赵永利;张会彬;雷超;赵瑛琪 -专利权人：北京光锁科技有限公司;北京邮电大学
申请日： 2019-08-01 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于门控循环神经网络的非线性均衡方法，包括：确定门控循环神经网络模型，利用训练样本数据训练所述门控循环神经网络模型，得到初步训练后的门控循环神经网络模型；对所述初步训练生成的门控循环神经网络模型进行优化处理；对优化处理后的门控循环神经网络模型进行修剪处理；利用训练样本数据，对修剪处理后的门控循环神经网络模型进行再训练，得到训练后的门控循环神经网络模型；利用所述训练后的门控循环神经网络模型进行非线性估计或是均衡处理
基于门控循环神经网络非线性均衡方法

[发明专利]一种基于循环密集神经网络的单幅图像去雨方法和系统-CN201911076892.2有效
发明人：夏海英;蓝洋;黎海生;宋树祥;吴玲玉 -专利权人：广西师范大学
申请日： 2019-11-06 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于循环密集神经网络的单幅图像去雨方法和系统，包括长短记忆网络模块、密集网络模块、子网络模块、循环密集神经模块和去雨网络模块，通过构建密集网络模型，提取雨纹信息，并与长短记忆网络模型串联，得到子网络模型，对雨图进行做差处理，得到清晰雨图，反复循环迭代所述子网络模型，得到循环密集神经网络，将雨图输入到所述循环密集神经网络模型中，利用损失函数计算去所述循环密集神经网络模型的损失，并根据计算出的模型损失，更新网络模型，使网络误差最终收敛至最优范围内，得到最佳去雨网络模型，提高去除单独图像中重度雨的处理效果，得到清晰背景图像。
一种基于循环密集神经网络单幅图像方法系统

[发明专利]基于双向循环卷积网络的视频超分辨率方法和系统-CN201510540560.0有效
发明人：王亮;王威;黄岩 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2015-08-28 - 公布日： 2018-03-27 - 主分类号： H04N7/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双向循环卷积网络的视频超分辨率方法，包括建立双向循环网络，包括按照时间顺序的前向循环子网络和后向循环子网络，每个循环子网络自底向上包含一个输入序列层，两个隐含序列层和一个输出序列层，每一序列层包括多个状态，对应于不同时刻的视频帧；用三种卷积操作来连接这些状态，包括前馈卷积，循环卷积和条件卷积，以得到双向循环卷积网络；把训练视频送到建立好的双向循环卷积网络中，利用随机梯度下降算法来最小化预测的和真实的高分辨率视频之间的均方误差，从而迭代地优化该网络的权重，并得到最终的双向循环卷积网络；向所述最终的双向循环卷积网络模型输入待处理的低分辨率视频序列，得到对应的超分辨率结果。
基于双向循环卷积网络视频分辨率方法系统

[发明专利]一种基于循环神经网络的工业流程异常监控方法-CN202211329056.2在审
发明人：许荣斌;章宇;谢莹;刘志强;张以文 -专利权人：莆田学院
申请日： 2022-10-27 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于循环神经网络的工业流程异常监控方法，适用于循环神经网络模型，方法包括模型训练步骤以及异常监测步骤；循环神经网络模型训练步骤包括：采用原始训练集对第一神经子网络进行训练，获得中间特征值；将第一隐藏状态数据作为第二神经子网络的初始隐藏状态数据，采用中间特征值以及对应的结果数据对第二神经子网络进行训练，获得循环神经网络模型。异常监测步骤包括：采集工业流程中产生的初始工业数据；将初始工业数据输入循环神经网络模型，以使循环神经网络模型输出与初始工业数据对应的事件数据；根据事件数据判断工业流程是否出现异常。本发明有效兼顾循环神经网络模型的构建效率和循环神经网络模型的监控精度。
一种基于循环神经网络工业流程异常监控方法

[发明专利]一种基于CT图像合成PET-CT图像的方法-CN201910119941.X在审
发明人：孔平;黄钢;赵清一;梁壮壮;陈胜;李茂举;徐黛然 -专利权人：上海健康医学院
申请日： 2019-02-18 - 公布日： 2019-06-14 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于CT图像合成PET‑CT图像的方法，包括以下步骤：1)构建循环生成对抗网络，包括构成一个循环的正向循环通道A和反向循环通道B组成，每个循环通道为一个GAN网络，正向循环通道A包括生成网络G₁和判别网络D₁，反向循环通道B包括生成网络G₂和判别网络D₂，所述的正向循环通道A用以实现CT图像合成PET‑CT图像，反向循环通道B用以实现PET‑CT图像合成CT图像的反馈；2)根据构建的循环生成对抗网络实现CT图像合成PET‑CT图像。
循环通道合成正向循环网络构建生成图像网络实现对抗图像反馈

[发明专利]一种实时且可控的尺度空间滤波方法-CN202110172012.2有效
发明人：郭晓杰;付园斌 -专利权人：天津大学
申请日： 2021-02-08 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开一种实时且可控的尺度空间滤波方法，通过设计了一种循环神经网络模型来循环地输出多个不同尺度的滤波结果。循环神经网络是指将神经网络的输出重新作为该网络的输入，得到新的输出，之后再将新的输出作为神经网络的输入再次得到新的输出，以此往复直到满足循环终止的条件。循环神经网络模型包括引导网络G和剥离网络P。
一种实时可控尺度空间滤波方法

[发明专利]一种基于空洞卷积循环神经网络的声音事件检测方法-CN202010483079.3有效
发明人：李艳雄;刘名乐;王武城;江钟杰;陈昊 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2020-06-01 - 公布日： 2023-02-14 - 主分类号： G10L25/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于空洞卷积循环神经网络的声音事件检测方法，步骤如下：提取各样本的对数梅尔谱特征；搭建空洞卷积循环神经网络，包括卷积神经网络、双向长短时记忆神经网络和Sigmoid输出层；采用从训练样本提取的对数梅尔谱特征作为输入，训练空洞卷积循环神经网络；采用已训练的空洞卷积循环神经网络辨识测试样本中的声音事件，得到声音事件检测结果。本方法将空洞卷积引入卷积神经网络并将卷积神经网络与循环神经网络进行优化组合，得到空洞卷积循环神经网络。与传统卷积神经网络相比，在网络参数集大小相同的情况下，空洞卷积循环神经网络具有更大的感受野，能更有效利用音频样本的上下文信息，获得更好的声音事件检测结果。
一种基于空洞卷积循环神经网络声音事件检测方法

[发明专利]一种时间敏感网络的循环周期时隙计数方法及电子设备-CN202011262648.8有效
发明人：汪漪;冯景斌;刘超波 -专利权人：鹏城实验室
申请日： 2020-11-12 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： H04L5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种时间敏感网络的循环周期时隙计数方法及电子设备，所述方法包括：获取当前网络同步时间，根据所述当前网络同步时间与前次获取的网络同步时间确定所述当前网络同步时间是否发生同步时间回跳；当所述当前网络同步时间发生同步时间回跳时，根据预设第一循环周期长度进行循环计数，得到第一计数值；根据所述第一计数值进行循环周期内的时隙计数。本发明通过预设第一循环周期长度得到的第一计数值进行循环周期内的时隙计数，在网络同步时间发生网络同步时间回跳时，仍能够保持预设循环周期长度以及正常的循环周期内的时隙计数，保证了网络节点的带宽隔离和确定性。
一种时间敏感网络循环周期计数方法电子设备

[发明专利]数据循环移位装置、方法、芯片、计算机设备及存储介质-CN202111673017.X在审
发明人：刘文龙;冷祥纶;张国栋;赵月新 -专利权人：上海阵量智能科技有限公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06F9/315 文献下载
摘要：本公开提供了一种数据循环移位装置、方法、芯片、计算机设备及存储介质，包括：处理器、存储器和多层级循环移位网络，多层级循环移位网络包含多个循环移位器；存储器，用于存储预先确定的各循环移位参数与控制向量之间的映射关系；控制向量基于各循环移位器分别在多层级循环移位网络的目标层级、目标位置以及循环移位参数确定；处理器，用于确定目标输入数据，并从存储器中提取与循环移位参数匹配的控制向量；将目标输入数据和提取的控制向量输入至多层级循环移位网络，基于多层级循环移位网络输出的目标输出数据和循环移位参数，确定数据循环移位结果；多层级循环移位网络，用于针对目标输入数据，基于各循环移位器进行循环移位操作。
数据循环移位装置方法芯片计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于双层优化权重重分配的图像复原监督学习方法-CN202210202939.0在审
发明人：邓岳;蒋星宇 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-03-03 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种基于双层优化权重重分配的图像复原监督学习方法，包括内循环图像复原优化网络与外循环权重重分配优化网络；获取降质样本和相应的真值样本；固定外循环权重重分配优化网络参数，降质样本输入至内循环图像复原优化网络计算其损失函数，对内循环图像复原网络参数进行更新优化；将降质样本分别输入至更新前后的内循环图像复原网络计算外循环奖励，用于计算外循环权重重分配网路的损失函数并更新优化外循环权重重分配网络参数；输出最终优化后的内循环图像复原优化网络
一种基于双层优化权重分配图像复原监督学习方法

[发明专利]一种基于循环神经网络的数据预测方法-CN201811027131.3在审
发明人：黄超;徐滢 -专利权人：成都品果科技有限公司
申请日： 2018-09-04 - 公布日： 2019-01-08 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开一种基于循环神经网络的数据预测方法，包括：构建循环神经网络模型；所述循环神经网络模型包括：LSTM网络层；根据已知数据走向的数据集确定所述循环神经网络模型的损失函数；对所述循环神经网络模型进行训练，获取数据预测模型；所述数据预测模型用于对输入数据进行预测；所述对所述循环神经网络模型进行训练包括：对所述LSTM网络层的权重进行优化，使所述损失函数的输出值小于预定阈值；对所述循环神经网络模型进行训练的训练集为
循环神经网络数据预测损失函数已知数据数据集网络层获取数据预测模型训练集构建权重输出预测优化

[发明专利]一种基于循环神经网络的驾驶人多操作疲劳特征提取方法-CN202010954032.0有效
发明人：李作进;聂玲;周伟;陈刘奎;柏俊杰 -专利权人：重庆科技学院
申请日： 2020-09-11 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明涉及汽车主动安全技术领域，具体公开了一种基于循环神经网络的驾驶人多操作疲劳特征提取方法，包括步骤：S1.基于循环神经网络构建模糊循环神经网络模型；S2.对模糊循环神经网络模型进行训练和测试，得到训练完成的疲劳特征提取模糊循环神经网络；S3.采用疲劳特征提取模糊循环神经网络实时提取实际驾驶中驾驶人多操作变量下的疲劳特征。本发明基于循环神经网络构建具有四层网络结构的模糊循环神经网络模型，综合考虑了驾驶人多种操作变量对疲劳特征提取的稳定贡献，采用了大量的驾驶人多操作传感数据进行训练和测试，得到训练完成的疲劳特征提取模糊循环神经网络
一种基于循环神经网络驾驶人操作疲劳特征提取方法

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
下一页»
尾页
共 100000 条