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一种能利用事件持续时间的高效LSTM设计方法

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专利号 201810095119X 专利名称 一种能利用事件持续时间的高效LSTM设计方法
专利类型 发明专利 国际分类 G06N3/08,G06N3/063
申请人 江苏大学 申请地址 江苏省镇江市京口区学府路301号
发明人 牛德姣;刘亚文;蔡涛;夏政;刘天泉;詹毕晟;詹永照;梁军 申请日期 2018-01-31
下证状态 未知 更新时间 2025-01-13 07:54:33
专利摘要 本发明公开了一种能利用事件持续时间的高效LSTM设计方法,提出使用基于事件持续时间的序列编码方法,将序列数据中所包含的事件及其持续时间信息作为LSTM网络各个时刻的输入;通过高效LSTM隐藏层神经元记忆更新方法,使神经元能够记忆事件的持续时间,同时合理高效地进行神经元的计算。针对现有循环神经网络LSTM单元在处理长序列时,不能有效利用序列中事件的持续时间信息、导致计算冗余,训练时间开销大的问题,设计了一种能利用事件持续时间的高效LSTM结构;包括基于事件持续时间的序列编码方法和高效LSTM隐藏层神经元记忆更新方法,本发明模拟生物神经元对外界激励的应激模式,在利用事件持续时间建模的同时有效减少了LSTM隐藏层神经元的冗余计算,提高了LSTM的训练效率,从而保证在处理长序列时LSTM模型的有效性和实用性。

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