[發(fā)明專利]人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201680091920.6 | 申請日: | 2016-12-30 |
| 公開(公告)號: | CN110121723A | 公開(公告)日: | 2019-08-13 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 曹家樂 | 申請(專利權(quán))人: | 諾基亞技術(shù)有限公司 |
| 主分類號: | G06N3/08 | 分類號: | G06N3/08 |
| 代理公司: | 北京市金杜律師事務(wù)所 11256 | 代理人: | 王茂華 |
| 地址: | 芬蘭*** | 國省代碼: | 芬蘭;FI |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 特征圖 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 標記信息 輸入數(shù)據(jù)項 弱分類器 存儲器 處理核 存儲卷 卷積 配置 分類 決策 | ||
根據(jù)本發(fā)明的一個示例方面提供了一種設(shè)備,包括:存儲器,被配置為至少部分地存儲卷積人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的標記信息;以及至少一個處理核,被配置為根據(jù)標記信息從輸入數(shù)據(jù)項生成卷積人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的部分特征圖,從部分特征圖生成到多個弱分類器的輸入,以生成分類決策,其中標記信息標識以下中的至少一個:特征圖的用于生成輸入的元素,以及特征圖的用以生成用于生成該輸入的元素的元素。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),例如卷積人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
背景技術(shù)
機器學(xué)習(xí)和機器標識發(fā)現(xiàn)了若干應(yīng)用,例如,機場的自動護照檢查,其中人臉的數(shù)字圖像可以與存儲在護照中的表征人的面部的生物特征信息進行比較。
機器標識的另一個例子是手寫或打印的文檔文本標識,以例如呈現(xiàn)可搜索的書籍內(nèi)容。另一個例子是行人標識,其中,最終,自動駕駛汽車被視為能夠意識到行人在前方并且汽車可以避免沖撞行人。
除了視覺標識之外,口語可以是機器標識的主題。當標識出口語時,可以隨后將其輸入到解析器以向數(shù)字個人助理提供命令,或者可以將其提供給機器翻譯程序,從而獲得與口語相對應(yīng)的另一種語言的文本。
機器標識技術(shù)采用為此目的而設(shè)計的算法。例如,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可用于實現(xiàn)機器視覺應(yīng)用。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在本文中可簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。機器標識算法可以包括處理功能,標識圖像,這樣的處理功能可以包括例如濾波,例如形態(tài)濾波,閾值處理,邊緣檢測,模式標識和對象尺寸測量。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以包括例如完全連接的層和卷積層。完全連接的層可以包括一層,其中所有神經(jīng)元都與相鄰層,例如前一層上的所有神經(jīng)元有連接。卷積層可以包括其中神經(jīng)元從前一層的一部分接收輸入的層,該部分例如被稱為感受域。
層數(shù)越多,與運行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的計算負荷越大。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明由獨立權(quán)利要求的特征限定。一些特定實施例在從屬權(quán)利要求中限定。
根據(jù)本發(fā)明的第一方面,提供了一種設(shè)備,包括:存儲器,被配置為至少部分地存儲卷積人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的標記信息;以及至少一個處理核,被配置為根據(jù)標記信息由輸入數(shù)據(jù)項生成卷積人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的部分特征圖,從該部分特征圖生成到多個弱分類器的輸入以生成分類決策,其中標記信息標識以下至少一個:特征圖的生成輸入的元素,特征圖的以及用以生成用于生成該輸入的元素的元素。
第一方面的各種實施例可以包括來自以下分項列表的至少一個特征:
·該設(shè)備被配置為,在生成部分特征圖時生成由標記信息標識的特征圖元素,并且保留未由標記信息標識的特征圖元素的至少一部分未生成
·該設(shè)備被配置為,在生成部分特征圖時,生成由標記信息標識的特征圖元素,并且保留所有未由標記信息標識的特征圖元素未生成
·該設(shè)備被配置為,在生成部分特征圖時,保留不包括由標記信息標識的任何元素的特征圖未生成
·輸入數(shù)據(jù)項包括圖像,視頻幀和音頻剪輯中的至少一個
·該設(shè)備被配置為,響應(yīng)于多個弱分類器基于部分特征圖的部分生成所采取的分類決策,停止分析輸入數(shù)據(jù)項
·該設(shè)備被配置為,響應(yīng)于弱分類器基于部分特征圖未到達的分類決策而生成默認分類決策
·默認分類決策包括在輸入數(shù)據(jù)項中檢測到對象
·卷積人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括19層
·卷積人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被配置為,使用整個輸入數(shù)據(jù)項,輸入數(shù)據(jù)項包括圖像。
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息,商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于諾基亞技術(shù)有限公司,未經(jīng)諾基亞技術(shù)有限公司許可,擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購買此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作,請聯(lián)系【客服】
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