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一种基于SDL模型的仿真深度学习的构建方法

摘要

本发明涉及信息处理领域中的一种基于SDL模型的仿真深度学习的构建方法,其特征在于:将被识别对象的所有训练数据的特征值通过映射函数映射到数据集层,或者将高斯分布的结果通过映射函数,映射到数据集层。本方法的特点是:针对识别对象的数据训练,不需要通过组合的方法,仅仅通过映射函数的算法就可以达到深度学习函数映射模型的训练效果,没有黑箱问题,不需要大的硬件支持,函数映射模型可以实现深度学习的高精度识别能力,再加上高斯分布模型可以获得超越深度学习的泛化能力,不需要大数据的标注,因此性能高,导入成本低,便于大量普及。

著录项

  • 公开/公告号CN114548357A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-05-27

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 顾泽苍;

    申请/专利号CN202011396716.X

  • 发明设计人 顾泽苍;

    申请日2020-11-26

  • 分类号G06N3/04;G06N3/08;

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 300010 天津市河北区博爱道1号君临大厦2817

  • 入库时间 2023-06-19 15:27:37

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-05-27

    公开

    发明专利申请公布

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