[发明专利]一种基于循环神经网络的视频分类方法有效
| 申请号： | 201910584906.5 | 申请日： | 2019-07-01 |
| 公开（公告）号： | CN110347874B | 公开（公告）日： | 2023-06-02 |
| 发明（设计）人： | 杨阳;汪政;关祥 | 申请（专利权）人： | 成都澳海川科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/75 | 分类号： | G06F16/75;G06F18/214;G06F18/24;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 成都行之专利代理事务所(普通合伙) 51220 | 代理人： | 温利平 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 循环 神经网络 视频 分类 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于循环神经网络的视频分类方法，其特征在于，在现有门控循环单元(GatedRecurrent Unit，简称GRU)视频分类的基础上，在GRU的训练过程中，利用泰勒级数对门控循环单元进行解释，通过在GRU的训练过程中引入泰勒级数中的余项，辅助GRU的参数训练，具体包括以下步骤：
(1)、在GRU训练过程中，构建余项Rt：
Rt＝tanh(nt(WhRht-1+bhR+WiRxt+biR))U(0,1)(1)
其中，t表示当前视频帧、t-1表示上一视频帧，U(0,1)为[0,1]的均匀分布行向量，WhR、bhR、WiR、biR均为待训练的参数矩阵，xt为当前视频帧的表观特征，ht-1为输入上一帧后的状态信息，nt为隐状态，tanh为双曲正切激活函数；
(2)、在GRU训练过程每一步的当前状态信息ht为：
ht＝(1-zt)nt+ztht-1+Rt(2)
其中，zt为更新门；
(3)、在GRU视频分类过程每一步的当前状态信息ht为：
ht＝(1-zt)nt+ztht-1(3)。
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