[发明专利]一种基于记忆的门控卷积神经网络语义处理系统及方法有效
| 申请号： | 202011562801.9 | 申请日： | 2020-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN112598065B | 公开（公告）日： | 2023-05-30 |
| 发明（设计）人： | 李晓捷;金日泽;张卫民 | 申请（专利权）人： | 天津工业大学 |
| 主分类号： | G06F18/241 | 分类号： | G06F18/241;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/063;G06N3/084;G06F40/30 |
| 代理公司： | 北京沁优知识产权代理有限公司 11684 | 代理人： | 李蓓蕾 |
| 地址： | 300000 *** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及深度学习及语义处理技术领域，公开了一种基于记忆的门控卷积神经网络语义处理系统及方法，包括输入单元、分层处理单元以及与分层处理单元连接的记忆单元，所述分层处理单元包括卷积处理层、门控卷积处理层以及残差网络处理层；该系统从第三层采用带门控机制的卷积网络，缓解深层网络中梯度消失或爆照的问题，并在每5个门控卷积处理层后加入一个残差网络处理层，通过增加门控卷积处理层与残差网络处理层组来获得深度的网络模型以处理长距离文本数据，在门控卷积处理层输出后将处理数据更新到记忆单元，并结合注意力机制以达到长期记忆和逻辑推理效果，整体结构较简单且训练速度快，在长距离依赖的分类任务上有较高的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 记忆 门控 卷积 神经网络 语义 处理 系统 方法 | ||
【主权项】：
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