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公开(公告)号：CN110689119A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201910955807.3
申请日：2019-10-09
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06N3/04
Abstract: 本发明提出了一种应用于深度卷积神经网络中的特征提取方法。在本发明中，首先对局部待卷积数据进行线性运算，将得到输出结果再通过非线性激活函数激活输出。将激活后的输出值再次作为上述的局部待卷积数据并重复进行上述操作(至少一次)来实现线性运算和非线性激活函数的迭代。最后结合使用卷积运算中的滑动计算，来遍历所有的待卷积数据得到本算法特征提取的结果。本发明原理简单，易于使用现有的框架来快速实现并作加速计算，同时可以和目前已有的一些技术重叠使用。
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