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CODEC CLASSIFICATION SYSTEM USING RECURRENT NEURAL NETWORK AND METHODS THEREOF

机译:编解码器分类系统使用反复性神经网络及其方法

摘要

The present invention relates to a codec classification system using a recurrent neural network, a feature extraction module for extracting a feature of a header from a codec included in a bitstream, a learning module for performing recurrent neural network-based learning using the extracted features, and the It characterized in that it comprises a control module for classifying the input codec based on the learned learning model of the learning module.
机译:Codec分类系统技术领域本发明涉及使用经常性神经网络的编解码器分类系统,用于从包括在比特流中的编解码器中提取报头的特征的特征提取模块,用于使用提取的功能执行基于复发性神经网络的学习的学习模块,其特征在于它包括基于学习模块的学习学习模型对输入编解码器进行分类的控制模块。

著录项

  • 公开/公告号KR102255312B1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-05-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人

    申请/专利号KR1020190067415

  • 发明设计人 정제창;위승우;김소연;

    申请日2019-06-07

  • 分类号G06N3/08;H04N19/136;

  • 国家 KR

  • 入库时间 2022-08-24 18:59:28

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