公开(公告)号：CN111046740B

公开(公告)日：2023-05-19

申请号：CN201911123696.6

申请日：2019-11-17

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 江喆 ,  程雨夏 ,  吴卿

IPC: G06V40/20 ,  G06V20/40 ,  G06N3/044 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种针对人类动作视频基于全张量化循环神经网络的分类方法，本发明将全部视频文件先随机选取训练集和测试集，把每个视频文件按时间步读取成每一帧的形式保存成数组；往网络中输入当时时刻输入

公开(公告)号：CN111046740A

公开(公告)日：2020-04-21

申请号：CN201911123696.6

申请日：2019-11-17

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 江喆 ,  程雨夏 ,  吴卿

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种针对人类动作视频基于全张量化循环神经网络的分类方法，本发明将全部视频文件先随机选取训练集和测试集，把每个视频文件按时间步读取成每一帧的形式保存成数组；往网络中输入当时时刻输入Xt和上一时刻隐含层状态Ht-1，生成当前时刻的隐含层状态Ht，将Ht与权重张量V爱因斯坦乘，得到的输出张量Ot，展开成向量形式，经过Softmax函数之后，得包含每个分类概率结果的向量yt；yt和当前时刻的标签值 进行损失计算，通过误差反向传播，修正权重张量；确定是否前部16帧输入，如果否则重新输入张量Xt，反之则作为输出；本发明使得网络模型的可适用性大大提升，可处理更加高维的数据，模型的通用性更强，适用于任意阶的数据。