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一种基于格拉姆矩阵正则化的卷积神经网可视化方法

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本发明公开了一种基于格拉姆矩阵正则化的卷积神经网可视化方法，包括给定一个图像表示函数和参考表示，通过优化目标函数求出这个参考表示的输入层数据，作为对应的卷积神经网络待可视化层的可视化结果。本发明可以对不同的卷积神经网络的不同层的特征进行可视化。本发明对可视化技术的正则项进行了改进，取得了对可视化的愚弄效应进行抵抗的效果。

著录项

公开/公告号CN108470209A

专利类型发明专利
公开/公告日2018-08-31

原文格式PDF
申请/专利权人北京工业大学;
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申请/专利号CN201810258375.6
发明设计人王少帆;邵广翠;孔德慧;尹宝才;
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申请日2018-03-27
分类号G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06K9/62(20060101);
代理机构11203 北京思海天达知识产权代理有限公司;
代理人吴荫芳
地址 100124 北京市朝阳区平乐园100号
入库时间 2023-06-19 06:22:58

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2018-09-25

实质审查的生效 IPC(主分类):G06N3/04 申请日:20180327

实质审查的生效
2018-08-31

公开

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