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Convolutional-neural-network-based classifier and classifying method and training methods for the same

机译:基于卷积神经网络的分类器及其分类方法和训练方法

摘要

The present invention relates to a convolutional-neural-network-based classifier, a classifying method by using a convolutional-neural-network-based classifier and a method for training the convolutional-neural-network-based classifier. The convolutional-neural-network-based classifier comprises: a plurality of feature map layers, at least one feature map in at least one of the plurality of feature map layers being divided into a plurality of regions; and a plurality of convolutional templates corresponding to the plurality of regions respectively, each of the convolutional templates being used for obtaining a response value of a neuron in the corresponding region.
机译:本发明涉及基于卷积神经网络的分类器,使用基于卷积神经网络的分类器的分类方法以及用于训练基于卷积神经网络的分类器的方法。基于卷积神经网络的分类器包括:多个特征图层,多个特征图层中的至少一个特征图中的至少一个特征图被划分为多个区域;分别与多个区域对应的多个卷积模板,每个卷积模板用于获取对应区域中神经元的响应值。

著录项

  • 公开/公告号US9697444B2

    专利类型

  • 公开/公告日2017-07-04

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 FUJITSU LIMITED;

    申请/专利号US201414448049

  • 发明设计人 CHUNPENG WU;YUAN HE;JUN SUN;WEI FAN;

    申请日2014-07-31

  • 分类号G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 13:42:11

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