一种基于多层LSTM模型的并行处理分类方法

科研成果详情

专利状态	已授权Granted
发明名称	一种基于多层LSTM模型的并行处理分类方法
作者	杨可静; 兰云飞; 陈钟; 李青山; 吴振豪; 高健博; 王晓青
专利权人	北京国信云服科技有限公司 ; 北京大学
申请日期	2018-10-31
公开日期	2019-02-15
授权日期	2022-04-12
授权国家	中国
专利类型	发明专利Invention
申请号	CN201811283244.X
专利号	CN201811283244.X
公开（公告）号	CN109344911B
国际专利（IPC）分类号	G06F16/35 ; G06F16/55 ; G06V10/764 ; G06V10/774 ; G06V10/82 ; G06N3/04 ; G06N3/08
页数	10
摘要	本发明提供一种基于多层LSTM模型的并行处理分类方法,涉及信息技术领域。该方法首先对数据进行预处理,根据数据的分类体系,提取多个待分类实体的基础信息；然后构建多层LSTM模型,将带有标注的训练数据输入到多层LSTM模型中,用最小平方误差为代价函数,计算多层LSTM模型输出的结果与标注结果之间的误差,并采用误差反向传播方法调整多层LSTM模型的参数,进而得到稳定收敛的多层LSTM模型；最后对于未分类的数据,进行预处理后输入到多层LSTM模型中,得到分类结果。本发明提供的基于多层LSTM模型的并行处理分类方法,能够将多组数据一起通过网络,从而在最后可以输出多个待分类实体的分类结果,这种高信息通量的网络结构大大提高了网络训练的效率。
专利代理人	刘晓岚
代理机构	沈阳东大知识产权代理有限公司
语种	中文Chinese
URL	查看来源
文献类型	专利
条目标识符	https://repository.uic.edu.cn/handle/39GCC9TT/13776
专题	个人在本单位外知识产出
作者单位	北京大学
推荐引用方式 GB/T 7714	杨可静,兰云飞,陈钟等. 一种基于多层LSTM模型的并行处理分类方法. CN201811283244.X[P]. 2022.