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摘 要:本发明公开了一种能利用事件持续时间的高效LSTM设计方法,提出使用基于事件持续时间的序列编码方法,将序列数据中所包含的事件及其持续时间信息作为LSTM网络各个时刻的输入;通过高效LSTM隐藏层神经元记忆更新方法,使神经元能够记忆事件的持续时间,同时合理高效地进行神经元的计算。针对现有循环神经网络LSTM单元在处理长序列时,不能有效利用序列中事件的持续时间信息、导致计算冗余,训练时间开销大的问题,设计了一种能利用事件持续时间的高效LSTM结构;包括基于事件持续时间的序列编码方法和高效LSTM隐藏层神经元记忆更新方法,本发明模拟生物神经元对外界激励的应激模式,在利用事件持续时间建模的同时有效减少了LSTM隐藏层神经元的冗余计算,提高了LSTM的训练效率,从而保证在处理长序列时LSTM模型的有效性和实用性。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201810095119.X | 专利名称: | 一种能利用事件持续时间的高效LSTM设计方法 |
申请日: | 2018-01-31 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06N3/063搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |