| 专利名称 | 基于深度学习的对象间的关联分析方法及其装置 | 申请号 | CN201310438984.7 | 专利类型 | 发明专利 | 公开（公告）号 | CN103440352A | 公开（授权）日 | 2013.12.11 | 申请（专利权）人 | 中国科学院自动化研究所 | 发明（设计）人 | 徐常胜;袁召全;桑基韬 | 主分类号 | G06F17/30(2006.01)I | IPC主分类号 | G06F17/30(2006.01)I | 专利有效期 | 基于深度学习的对象间的关联分析方法及其装置 至基于深度学习的对象间的关联分析方法及其装置 | 法律状态 | 实质审查的生效 | 说明书摘要 | 本发明公开了一种社交媒体网络中对象间的关联分析方法及装置，在很多重要的相关领域已经有了广泛的应用。该方法包括：步骤1、提取对象的底层特征；步骤2、对所提取的底层特征通过深度网络进行高层语义学习，得到对象的高层特征；步骤3、通过对象的高层特征获得对象间的关联关系。该方法中首先从对象的内容信息中学习出高层的抽象特征，然后在这些高层的特征的基础上来进行关联建模。本方法引入隐式特征的概念，在生成式模型的框架下，一方面隐式特征生成对象的内容信息(高层特征)，另一方面，对象的隐式特征之间的交互以最大概率对象之间的关联信息。本方法采用蒙特卡洛近似推断算法来推断模型的参数及隐变量。 |
1、源头对接，价格透明
2、平台验证，实名审核
3、合同监控，代办手续
4、专员跟进，交易保障