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	一种自适应时序移位神经网络时序行为识别方法
	张一帆1,2; 程科1,2; 卢汉清1,2
	2020-09-11
著作权人	中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院 ; 中国科学院自动化研究所
专利号	ZL 2020 1 0419814.4
国家	中国
文献子类	发明专利
英文摘要	本发明提出了一种自适应时序移位神经网 络时序行为识别方法，首先采集多个时间点的特 征并建模；接着引入自适应时序移位神经网络学 习每一层网络所需的感受野；最后训练可学习的 移位变量，对骨骼点数据进行修正。本发明能够 自适应的学习每一层网络所需的感受野，并且能 够自适应的学习每种数据集所需的感受野。自适 应时序移位神经网络能够针对不同的数据学习 出不同的时间移位向量，从而自适应的适应不同 的数据分布。通过本发明提出的时序行为识别方 法，能够在提高行为检测精度的同时节省计算资 源，这种自适应的学习比普通时间卷积的手工调 参更加优越。
语种	中文
内容类型	专利
源URL	[http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/48923]
专题	自动化研究所_模式识别国家重点实验室_图像与视频分析团队
作者单位	1.中国科学院自动化研究所 2.中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院
推荐引用方式 GB/T 7714	张一帆,程科,卢汉清. 一种自适应时序移位神经网络时序行为识别方法. ZL 2020 1 0419814.4. 2020-09-11.

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