[发明专利]一种基于强化学习的图像分类方法有效
| 申请号： | 202010340775.9 | 申请日： | 2020-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN111242246B | 公开（公告）日： | 2020-07-28 |
| 发明（设计）人： | 张磊;郑全新;刘阳;董小栋;孟祥松;张逞逞;朱浩 | 申请（专利权）人： | 北京同方软件有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100083 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及人工智能领域和计算机视觉领域，是一种基于强化学习和注意力机制的图像分类方法，它使用依次连接的卷积神经网络以及特征选择和分类模块。所述特征选择和分类模块包括工作模块和管理模块两个子模块，工作模块由长短时记忆模型和与之相连接的动作模型组成，管理模块使用LSTM模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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