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TRANSFORM FOLDING NEURONAL NETWORKS TO LEARN VISUAL SEQUENCES

机译:转换折叠式神经网络以学习视觉序列

摘要

A method, a computer readable medium, and a system for learning visual sequences using neural networks are disclosed. The method includes the steps of replacing a non-recurrent layer within a model of a trained convolutional neural network with a recurrent layer to generate a model of a visual sequences learning neural network, and feedforward weights for the non-recurring layer in input-to Transform borrowing weights of the recurrent layer to produce a transformed recurrent layer. The method also includes the steps of setting concurrent-to-hidden weights of the recurrent layer to initial values and processing video image data through the model of a visual sequences learning neural network to generate classification or regression output data.
机译:公开了一种用于使用神经网络学习视觉序列的方法,计算机可读介质和系统。该方法包括以下步骤:用递归层替换训练的卷积神经网络模型中的非递归层,以生成学习神经网络的视觉序列模型;以及将非递归层的权重输入到变换循环层的借入权重以生成变换的循环层。该方法还包括以下步骤:将循环层的并发隐藏的权重设置为初始值,并通过视觉序列学习神经网络的模型处理视频图像数据,以生成分类或回归输出数据。

著录项

  • 公开/公告号DE102018126342A1

    专利类型

  • 公开/公告日2019-07-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 NVIDIA CORPORATION;

    申请/专利号DE201810126342

  • 发明设计人 XIAODONG YANG;PAVLO MOLCHANOV;JAN KAUTZ;

    申请日2018-10-23

  • 分类号G06N3/04;G06N3/08;

  • 国家 DE

  • 入库时间 2022-08-21 11:44:39

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