[发明专利]降低贝叶斯深度神经网络计算复杂度的方法和装置在审
| 申请号： | 201910894371.1 | 申请日： | 2019-09-20 |
| 公开（公告）号： | CN112541564A | 公开（公告）日： | 2021-03-23 |
| 发明（设计）人： | 杨建磊;贾小涛;赵巍胜 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司;北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06N5/04;G06N7/00 |
| 代理公司： | 北京康信知识产权代理有限责任公司 11240 | 代理人： | 周婷婷 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种降低贝叶斯深度神经网络计算复杂度的方法和装置。其中，该方法包括：获取目标贝叶斯深度神经网络模型的一层网络结构中的高斯分布参数对应的第一目标参数矩阵和第二目标参数矩阵；获取待识别的目标对象与第一目标参数矩阵进行运算得到的特征矩阵，及目标对象与第二目标参数矩阵进行运算得到的特征向量；利用特征矩阵和特征向量，与多个待确定矩阵中的每个待确定矩阵分别进行组合运算，得到多个识别子向量，其中，多个待确定矩阵为对参考曲线进行采样后得到；根据多个识别子向量确定与目标对象对应的识别结果。本发明解决了相关技术中需要对输入向量进行多次重复计算所导致识别操作复杂度较高的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 降低 贝叶斯 深度 神经网络 计算 复杂度 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于腾讯科技（深圳）有限公司;北京航空航天大学，未经腾讯科技（深圳）有限公司;北京航空航天大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910894371.1/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：氮杂螺二芴结构的有机化合物及其应用
- 下一篇：一种集成灶
