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申请/专利权人：诺基亚技术有限公司
摘要：根据本发明的示例方面，提供了一种装置，该装置包括：存储器，被配置为存储卷积人工神经网络信息，该卷积人工神经网络信息包括至少一个过滤定义；以及至少一个处理核心，被配置为根据至少一个过滤定义从前面的层生成人工神经网络的后面的层的卷积结果，并且通过使用激活函数从卷积结果生成后面的层的激活结果，激活函数采取三个参量，三个参量是从所述卷积结果被得出的。
主权项：1.一种用于机器学习的装置，包括：至少一个处理器；以及至少一个存储器，包括计算机程序代码；所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述至少一个处理器一起，使所述装置至少执行：存储卷积人工神经网络信息，所述卷积人工神经网络信息包括至少一个滤波器定义，其中所述人工神经网络被配置为使用输入数据项，所述输入数据项包括图像，根据所述至少一个滤波器定义，从前面的层生成所述人工神经网络的后面的层的卷积结果，以及通过使用激活函数从所述卷积结果生成所述后面的层的激活结果，所述激活函数采取三个参量，所述三个参量是从所述卷积结果被得出的，并且所述三个参量包括：第一参量、第二参量、以及第三参量，其中：所述第一参量是第一卷积结果值；所述第二参量和所述第三参量是基于所述第一卷积结果值以及所述第一卷积结果值的邻域而得出的；并且其中：所述激活函数参量中的所述第二参量包括指示所述第一卷积结果值的所述邻域中的所述卷积结果的水平属性的值；并且所述激活函数参量中的所述第三参量包括指示所述第一卷积结果值的所述邻域中的所述卷积结果的垂直属性的值。
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