[发明专利]一种自适应时序移位神经网络时序行为识别方法有效
| 申请号： | 202010419814.4 | 申请日： | 2020-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN111340011B | 公开（公告）日： | 2020-09-11 |
| 发明（设计）人： | 张一帆;程科;卢汉清 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院;中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京泰普专利代理事务所(普通合伙) 32360 | 代理人： | 窦贤宇 |
| 地址： | 211000 江苏省南*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种自适应时序移位神经网络时序行为识别方法，首先采集多个时间点的特征并建模；接着引入自适应时序移位神经网络学习每一层网络所需的感受野；最后训练可学习的移位变量，对骨骼点数据进行修正。本发明能够自适应的学习每一层网络所需的感受野，并且能够自适应的学习每种数据集所需的感受野。自适应时序移位神经网络能够针对不同的数据学习出不同的时间移位向量，从而自适应的适应不同的数据分布。通过本发明提出的时序行为识别方法，能够在提高行为检测精度的同时节省计算资源，这种自适应的学习比普通时间卷积的手工调参更加优越。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 自适应 时序 移位 神经网络 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
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