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申请/专利权人:北京邮电大学
摘要:本发明公开了一种基于EchoStateNetwork的图像分类方法,包括构建网络结构、训练中的数据传输和更新、输出训练和图像分类处理的步骤,其中,储备池的各个参数设置为:储备池光谱半径λ为1.25,储备池大小Nx为2000,储备池输入单元的尺度IS为1,储备池的稀疏度SD为1e‑8,泄漏率α为0.15,空转图像数量占10%。本发明提供的基于EchoStateNetwork的图像分类方法,通过使用回声状态网络ESN进行图像的分类处理,解决了卷积网络在使用上复杂度高、速度较慢的问题。
主权项:1.一种基于EchoStateNetwork的图像分类方法,其特征在于,包括以下构建网络结构、训练中的数据传输和更新、输出训练和图像分类处理的步骤,其中,储备池的各个参数设置为:储备池光谱半径λ为1.25,储备池大小Nx为2000,储备池输入单元的尺度IS为1,储备池的稀疏度SD为1e-8,泄漏率α为0.15,空转图像数量占10%。
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权利要求:
百度查询: 北京邮电大学 一种基于Echo State Network的图像分类方法
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