[发明专利]一种基于分段的两级深度学习模型的大数据处理方法在审
| 申请号： | 201510111904.6 | 申请日： | 2015-03-13 |
| 公开（公告）号： | CN106033554A | 公开（公告）日： | 2016-10-19 |
| 发明（设计）人： | 王劲林;尤佳莉;盛益强;李超鹏 | 申请（专利权）人： | 中国科学院声学研究所;上海尚恩华科网络科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京方安思达知识产权代理有限公司 11472 | 代理人： | 王宇杨;杨青 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于分段的两级深度学习模型的大数据处理方法，所述方法包括：步骤1)构建并训练基于分段的两级深度学习模型，该模型从纵向层次上分为两级：第一级和第二级；所述第一级的各层从横向上分为M段；第一级中不同段间相邻层的神经元节点间权重为0；步骤2)将待处理的大数据按照数据的类型分为M个子集，分别输入基于分段的两级深度学习模型的第一层的M段进行处理；步骤3)输出大数据处理结果。本发明提出的基于分段的两级深度学习模型能够有效地减小了模型规模，缩短了模型的训练时间；本发明的方法能够提高大数据的处理速度，缩短处理时间。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分段 两级 深度 学习 模型 数据处理 方法 | ||
【主权项】：
一种基于分段的两级深度学习模型的大数据处理方法，所述方法包括：步骤1)构建并训练基于分段的两级深度学习模型，该模型从纵向层次上分为两级：第一级和第二级；所述第一级的各层从横向上分为M段；其中，M为多模态输入的模态个数；第一级中不同段间相邻层的神经元节点间权重为0；步骤2)将待处理的大数据按照数据的类型分为M个子集，分别输入基于分段的两级深度学习模型的第一层的M段进行处理；步骤3)输出大数据处理结果。
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