[发明专利]通过分解的神经网络分类

权利要求书

1.一种用于对输入特征向量执行分类的装置，所述装置包括：

一个或多个计算机处理器；

第一神经网络，其用于在所述一个或多个计算机处理器上操作，从而通过将所述输入特征向量划分为多个子特征向量，从而根据所述输入特征向量确定多个子特征向量，所述多个子特征向量被分别布置在所述第一神经网络的决策空间的相应的子决策空间，所述第一神经网络被配置有第二数量的输入神经元，所述子决策空间包括所述第二数量的输入神经元的相应的神经元的子集；以及

第二神经网络，其与所述一个或多个计算机处理器耦合或者在所述一个或多个计算机处理器上操作，所述第二神经网络具有输入层，所述输入层被配置有第一数量的输入神经元，所述第二神经网络被重复使用来在所述相应的子决策空间上执行分类以生成分类输出，以便所述装置基于所述分类输出来执行对所述输入特征向量的分类，其中，所述执行包括：

(i)使用所述第二数量的输入神经元的神经元的第一子集来执行对第一子特征向量的分类，其中，所述多个子特征向量的特定的子特征向量被选择作为所述第一子特征向量，以及所述第二数量的输入神经元的神经元的特定子集被选择作为所述神经元的第一子集；

(ii)重复步骤(i)直到全部所述子特征向量分别通过所述第二数量的输入神经元的全部相应的神经元的子集而被分类；

其中，所述第二数量的输入神经元的数量大于所述输入神经元的所述第一数量，所述输入特征向量具有第一长度，所述第一长度大于所述输入层中所述输入神经元的所述第一数量，并且其中，所述多个子特征向量中的每个子特征向量具有第二长度，所述第二长度等于或小于所述输入层中的输入神经元的所述第一数量。

2.根据权利要求1所述的装置，其中，每个子决策空间的第二数量的神经元的每个子集具有不超过所述第一数量的子集大小。

3.根据权利要求2所述的装置，其中，所述第一神经网络还用于维护针对所述第二神经网络的多个上下文。

4.根据权利要求3所述的装置，其中，所述第一神经网络还用于在所述子决策空间的对所述输入特征向量的子特征向量的分类期间在上下文之间进行切换。

5.根据权利要求1所述的装置，其中，所述第一神经网络还用于基于由所述第二神经网络的重复使用所指示的相应的命中概率来对所述神经元的子集进行排序。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的装置，其中，所述输入特征向量包括以下中的一个或多个：设备数据、运动姿势数据、或环境数据。

7.根据权利要求1-5中任一项所述的装置，其中，所述第二神经网络在硬件中实现。

8.根据权利要求1-5中任一项所述的装置，其中，所述第二神经网络包括与每个神经元相关联的参考向量。