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申请/专利权人：青岛理工大学
摘要：本发明属于多视图数据分类领域，公开了基于动态自注意胶囊网络的多视图数据分类方法及系统，包括S1、多视图特征自注意学习：对于每个视图，计算特征自注意权重和视图自注意权重，进行自注意加权，获得特征加权和视图加权后的数据特征；S2、视图自注意权重动态学习：对每个视图经过加权后的最终数据进行分类，通过样本标签类别所对应的预测概率值与视图单一权重值，样本预测概率与标签的差值动态学习视图自注意权重，得到特征矩阵；S3、数据分类：将拼接后的特征矩阵M输入到胶囊网络中，完成对样本数据的精确分类任务。本发明通过动态加权融合多视图数据中的不同信息，提升多视图学习的分类准确性。
主权项：1.基于动态自注意胶囊网络的多视图数据分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、多视图特征自注意学习：对于每个视图，计算特征自注意权重和视图自注意权重，进行自注意加权，获得特征加权和视图加权后的数据特征；S2、视图自注意权重动态学习：对每个视图经过加权后的最终数据进行分类，通过样本标签类别所对应的预测概率值与视图单一权重值，样本预测概率与标签的差值动态学习视图自注意权重，最终得到特征矩阵；S3、数据分类：将拼接后的特征矩阵M输入到由全连接层、主胶囊层、表型胶囊层组成的胶囊网络中，完成对样本数据的精确分类任务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 青岛理工大学 基于动态自注意胶囊网络的多视图数据分类方法及系统
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