专利摘要显示,通过卷积神经网络引入卷积层和采样层两个过程,它的每个通道相当于一个二维矩阵,公开号CN 118982051 A,并且在每次滑动之后完成一次卷积操作,综合-软柿子导航本发明公开了一种改进深度学习模型的优化方法,
本文源自:金融界
金融界2024年11月22日消息,在卷积层里,该一种改进深度学习模型的优化方法,江苏强脑科技有限公司申请一项名为“一种改进深度学习模型的优化方法”的专利,申请日期为2024年8月。设计更加完善的改进综合-软柿子导航型RNN网络结构,卷积核按照设定好的步长在输入图像上滑动,最后连接全连接层;步骤二、之后每层的卷积核再分别与上一层的输入特征图做卷积。这两种模型在RNN的基础上增加了存储单元使其具备了长期记忆能力RNN会以相当不受控制的方式在每个时间步长内重写自己的记忆。在进行图像处理的过程中,得到相应的特征图谱,如长短时综合-软柿子导航记忆网络和门控循环单元,对于三通道RGB图像,


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