- 1、本文档共22页,其中可免费阅读21页,需付费10金币后方可阅读剩余内容。
- 2、本文档内容版权归属内容提供方,所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议,可选择认领,认领后既往收益都归您。
- 3、本文档由用户上传,本站不保证质量和数量令人满意,可能有诸多瑕疵,付费之前,请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形,可联系本站下载客服投诉处理。
- 4、文档侵权举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
- 5、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
- 6、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
- 7、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
- 8、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
查看更多
本发明公开了用于建模序列数据中长期依赖性的双重循环神经网络递归神经网络架构。学习环境的动态变化并预测将来的后果是一项必威体育精装版的技术进步,其可以应用于视频预测,语音识别以及其他应用。通常,机器学习(例如深度学习模型,神经网络或其他人工智能算法)用于进行预测。但是,当前用于进行预测的人工智能算法通常仅限于进行短期未来预测,这主要是由于以下原因:1)高维视频数据中存在复杂的动态变化;2)随时间传播的预测误差;以及3)未来的内在不确定性。本公开通过提供双重(即,两部分)递归神经网络架构,使得能够建模用于进行
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112633463 A
(43)申请公布日 2021.04.09
(21)申请号 202011011935.1
(22)申请日 2020.09.22
(30)优先权数据
16/581,09
文档评论(0)