发明授权
- 专利标题: 一种基于深度学习的机器学习识别方法
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申请号: CN201810128005.0申请日: 2018-02-08
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公开(公告)号: CN108229588B公开(公告)日: 2020-04-07
- 发明人: 张杨 , 徐传运 , 许洲
- 申请人: 重庆师范大学
- 申请人地址: 重庆市沙坪坝区天陈路12号
- 专利权人: 重庆师范大学
- 当前专利权人: 重庆茂侨科技有限公司
- 当前专利权人地址: 重庆市沙坪坝区天陈路12号
- 代理机构: 重庆博凯知识产权代理有限公司
- 代理商 黄河
- 主分类号: G06K9/62
- IPC分类号: G06K9/62 ; G06N20/00
摘要:
本发明提供了一种基于深度学习的机器学习识别方法,能够利用已知类别的一定量的多媒体数据样本采用不同的对比样本输入排列顺序对机器学习模型f1进行多次区别化的学习训练,并利用学习所得的机器学习模型f1进行多媒体数据类别识别处理,机器学习模型f1选用卷积神经网络模型或全连接神经网络模型,大幅降低了对海量训练样本的依赖,并且能够方便的扩展对未经过学习训练的多媒体数据类别进行类别识别,很好的解决了现有多媒体数据分类机器学习识别方法因对大量训练样本的依赖以及因无法直接对未经学习训练的类别进行分类识别而导致实际应用性、通用性受限的问题,能够更加广泛有效的应用到更多的具体的多媒体数据分类使用场合中。
公开/授权文献
- CN108229588A 一种基于深度学习的机器学习识别方法 公开/授权日:2018-06-29