一種基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多模態(tài)分類方法
基本信息
| 申請?zhí)?/td> | CN202010412886.6 | 申請日 | - |
| 公開（公告）號 | CN111985520A | 公開（公告）日 | 2020-11-24 |
| 申請公布號 | CN111985520A | 申請公布日 | 2020-11-24 |
| 分類號 | G06K9/62(2006.01)I | 分類 | 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù); |
| 發(fā)明人 | 王魏;李述 | 申請（專利權(quán)）人 | 南京智谷人工智能研究院有限公司 |
| 代理機(jī)構(gòu) | 南京新慧恒誠知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 | 代理人 | 南京智谷人工智能研究院有限公司 |
| 地址 | 210000江蘇省南京市經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)紅楓科技園C4棟 | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明公開了一種基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多模態(tài)分類方法，包括以下步驟：（一）首先需要用戶準(zhǔn)備好一個(gè)對象庫，其中每個(gè)對象包含個(gè)模態(tài)，通過人工標(biāo)注的方法為庫中的少量對象提供一個(gè)類別標(biāo)記，這些有類別標(biāo)記的對象稱為初始的有標(biāo)記訓(xùn)練數(shù)據(jù)，它們和剩余的大量未標(biāo)記對象一同構(gòu)成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；本發(fā)明通過創(chuàng)新的多模態(tài)圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合考慮了不同模態(tài)的圖結(jié)構(gòu)信息，在多模態(tài)圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每一層中通過分配可訓(xùn)練的權(quán)值，使得每個(gè)模態(tài)所學(xué)的表示能夠逐步考慮其它模態(tài)的結(jié)構(gòu)信息。?? |
