[發明專利]基于雙向深度學習的數據對應關系判斷、生成方法和系統

有效

• 申請號: 201810244713.0
• 申請日: 2018-03-23
• 公開（公告）號: CN108596334B
• 公開（公告）日: 2021-01-01
• 發明（設計）人: 朱定局
• 申請（專利權）人: 大國創新智能科技（東莞）有限公司
• 主分類號: G06N3/08
• 分類號: G06N3/08
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 李君

1.基于雙向深度學習的數據對應關系判斷方法，其特征在于：所述方法包括：

建立雙向深度學習神經網絡，學習兩類輸入數據之間的預設對應關系；

利用建立的雙向深度學習神經網絡判斷兩類測試輸入數據之間是否具備預設對應關系；

所述建立雙向深度學習神經網絡，學習兩類輸入數據之間的預設對應關系，具體包括：

獲取第一類輸入數據、第二類輸入數據，以及具備預設對應關系的第一類輸入數據與第二類輸入數據；

將第一類輸入數據作為第一深度學習神經網絡的輸入，進行自下而上的無監督訓練；

將第二類輸入數據作為第二深度學習神經網絡的輸入，進行自下而上的無監督訓練；

將具備預設對應關系的第一類輸入數據與第二類輸入數據分別作為第一深度學習神經網絡的輸入與第二深度學習神經網絡的輸入，得到第一深度學習神經網絡的輸出作為第一輸出，得到第二深度學習神經網絡的輸出作為第二輸出，在第一類輸入數據、第二類輸入數據、第一輸出、第二輸出之間建立預設對應關系；

將具備預設對應關系的第一類輸入數據與第二輸出分別作為第一深度學習神經網絡的輸入數據與輸出標簽，進行自頂向下的監督訓練；

將具備預設對應關系的第二類輸入數據與第一輸出分別作為第二深度學習神經網絡的輸入數據與輸出標簽，進行自頂向下的監督訓練；

當具備預設對應關系的第一輸出與第二輸出的差異數據的量與相同數據的量的比例小于第一預設閾值時，停止自頂向下的監督訓練；

所述第一類輸入數據為頭像，所述第二類輸入數據為語音，所述具備預設對應關系為對應同一人；獲取第一類輸入數據、第二類輸入數據，以及具備預設對應關系的第一類輸入數據與第二類輸入數據，具體為：獲取多個頭像、多個語音、多對對應同一人的頭像與語音；

或所述第一類輸入數據為低分辨率圖像，所述第二類輸入數據為高分辨率圖像，所述具備預設對應關系為對應同一圖像；獲取第一類輸入數據、第二類輸入數據，以及具備預設對應關系的第一類輸入數據與第二類輸入數據，具體為：獲取多個低分辨率圖像、多個高分辨率圖像、多對對應同一圖像的低分辨率圖像與高分辨率圖像。

2.根據權利要求1所述的基于雙向深度學習的數據對應關系判斷方法，其特征在于：所述利用建立的雙向深度學習神經網絡判斷兩類測試輸入數據之間是否具備預設對應關系，具體包括：

將第一類測試輸入數據作為第一深度學習神經網絡的輸入，深度學習得到第一深度學習神經網絡的第三輸出；

將第二類測試輸入數據作為第二深度學習神經網絡的輸入，深度學習得到第二深度學習神經網絡的第四輸出；

比較第三輸出與第四輸出的差異數據的量與相同數據的量，如果該第三輸出與第四輸出的差異數據的量與相同數據的量的比例小于第二預設閾值，則第一類測試輸入數據與第二類測試輸入數據之間具備預設對應關系，否則不具備預設對應關系。