发明专利 已授权

一种基于相关双自编码器在零次学习上的运用方法

📄 申请号:CN201910629751.2 📄 发布日:2026/07/23

著录项目信息

申请日
2019-07-12
公开号
CN110517328B
公开日
2020-08-25
申请人
杭州电子科技大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

图像分类, 模式识别, 智能检索, 数据挖掘

摘要

本发明公开了一种基于相关双自编码器在零次学习上的运用方法。本发明对视觉特征和语义特征分别建立了自编码器。但这两个自编码器不是独立的,它们是有联系的,我们将视觉特征编码后得到的特征加到编码后的语义特征上,然后再对这个相加后的语义特征进行解码。最后将这个解码后得到的语义特征与原语义特征相加获得更好更完整的语义特征。将这个优化后的语义特征再映射到视觉特征上做分类识别。本发明利用相关双自编码器模型对语义特征进行优化,获得更有区分度,更细粒度的语义特征。这样得到的优化后的语义特征再映射到视觉特征空间上,能取得更好的分类识别准确率。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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