[发明专利]用于预测的跨模态神经网络在审
| 申请号： | 201980029483.9 | 申请日： | 2019-03-01 |
| 公开（公告）号： | CN112041856A | 公开（公告）日： | 2020-12-04 |
| 发明（设计）人： | P·张 | 申请（专利权）人： | 皇家飞利浦有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04 |
| 代理公司： | 永新专利商标代理有限公司 72002 | 代理人： | 刘兆君 |
| 地址： | 荷兰艾*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本公开的各个实施例涉及一种深度学习模型，所述深度学习模型采用不同架构的下层神经网络来独立地学习经分割的多模态电子数据的每种数据类型的嵌入特征表示，所述经分割的多模态电子数据包括编码数据(11)、嵌入数据(12)和采样数据(13)。在最佳实施例中，在下部神经网络层处，编码数据(11)被输入到编码神经网络(30)中以产生编码特征向量(14)，嵌入数据(12)被输入到嵌入神经网络(40)中以输出嵌入特征向量(15)，并且采样数据(13)被输入到采样神经网络(60)(50)中以输出采样特征向量(16)(16)。在上部神经网络层处，编码特征向量(14)、嵌入特征向量(15)和采样特征向量(16)被输入到卷积神经网络(60)中以产生预测(217)(17)。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 预测 跨模态 神经网络 | ||
【主权项】：
暂无信息
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