龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
申请/专利权人：中国船舶集团有限公司第七一五研究所
申请日：2024-01-31
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118261232A
主分类号：G06N3/0895
分类号：G06N3/0895;G01H3/00;G10L25/30;G10L25/51
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明公开了一种基于水声物理模型的闭环自监督深度学习模型训练方法，包括以下步骤：根据任务需求构建深度神经网络模型；构建满足任务需求的水声物理模型；以深度神经网络模型和水声物理模型为核心，构建水声物理模型驱动的闭环自监督深度学习模型；将实际观测样本输入闭环自监督深度学习模型中，实现深度神经网络模型的迭代训练；根据对应的判决准则，使深度神经网络模型停止迭代，完成训练。本发明通过正向预测和反向感知过程形成闭环，完成在少量实际观测样本情况下的深度神经网络模型训练，无需观测样本的标签数据，实现自监督学习。
主权项：1.一种基于水声物理模型的闭环自监督深度学习模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤：根据任务需求构建深度神经网络模型；构建满足任务需求的水声物理模型；以深度神经网络模型和水声物理模型为核心，构建水声物理模型驱动的闭环自监督深度学习模型；将实际观测样本输入闭环自监督深度学习模型中，实现深度神经网络模型的迭代训练；根据对应的判决准则，使深度神经网络模型停止迭代，完成训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国船舶集团有限公司第七一五研究所 基于水声物理模型的闭环自监督深度学习模型训练方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号