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申请/专利权人：中国人民解放军陆军军医大学第二附属医院
摘要：本发明公开了一种基于常微分方程的GRU网络模型及特征提取方法、装置，该GRU网络模型包括至少一个门控循环单元，所述至少一个门控循环单元中的每个门控循环单元均包括候选隐藏层，所述候选隐藏层基于常微分方程对候选隐藏层的输入信息进行计算将其转化为隐藏状态序列输出。该GRU网络模型在训练过程中不需要耗费大量的空间来存储中间结果，减小存储空间，提高内存效率。
主权项：1.一种基于常微分方程的GRU网络模型，其特征在于，包括至少一个门控循环单元GRU，所述至少一个GRU中的每个GRU均包括候选隐藏层，所述候选隐藏层基于常微分方程对候选隐藏层的输入信息进行计算将其转化为隐藏状态序列输出，所述门控循环单元包括重置门rt、更新门zt和候选隐藏层重置门rt、更新门zt，候选隐藏层和输出门ot的更新函数分别为：rt＝σWrxt+Urht-1+brzt＝σWzxt+Uzht-1+br ot＝σWoht+b0其中，t是时间序列，Wr为重置门中当前输入的连接权重,Ur为重置门中前一层的连接权重，Wz为更新门中当前输入的连接权重，Uz为更新门中前一层的连接权重，Wo为输出的连接权重，br为重置门的偏差参数，bo为输出的偏差参数，ht-1前一时刻的状态信息参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军陆军军医大学第二附属医院 基于常微分方程的GRU网络模型及特征提取方法、装置
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