基于双层注意力机制和对抗学习的深度学习时序聚类方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202110673728.0

申请日：

2021-06-17

公开(公告)号：

CN113591905A

公开(公告)日：

2021-11-02

发明(设计)人：

黄家明吴维刚尹烨常红立

申请人：

申请人地址：

510275 广东省广州市海珠区新港西路135号

IPC主分类号：

G06K962

IPC分类号：

G06N304 G06N308

代理机构：

广州粤高专利商标代理有限公司 44102

代理人：

林丽明

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2021-11-19	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20210617
2021-11-02	公开	公开

共 50 条

[1]

基于深度学习注意力机制的负荷分解方法和系统 [P].

周开乐 ;

张志越 ;

陈鸣飞 .

中国专利 :CN115659148A ,2023-01-31

[2]

基于深度学习注意力机制的负荷分解方法和系统 [P].

周开乐 ;

张志越 ;

陈鸣飞 .

中国专利 :CN115659148B ,2025-09-02

[3]

基于深度学习和时序注意力机制的多模态数据分类方法 [P].

舒明雷 ;

朱佳媛 ;

刘辉 ;

陈达 ;

谢小云 .

中国专利 :CN114764575A ,2022-07-19

[4]

基于深度学习及注意力机制的全景片龋齿深度识别方法 [P].

叶冠琛 ;

曹政 ;

朱海华 ;

朱赴东 ;

陈谦明 .

中国专利 :CN113160151A ,2021-07-23

[5]

基于反学习和注意力的深度学习后门攻击防御方法 [P].

张勇 ;

吕锡香 .

中国专利 :CN118468281A ,2024-08-09

[6]

基于对抗学习的深度学习模型域适应方法 [P].

李海南 ;

方书艳 ;

申景欣 ;

尚文龙 ;

朱智磊 .

中国专利 :CN118350445A ,2024-07-16

[7]

基于注意力机制和深度学习的电动拖轮能耗预测方法 [P].

戚凌杰 ;

陈静 ;

袁伟 ;

殷进军 ;

苏贞 ;

杨奕飞 .

中国专利 :CN120409767A ,2025-08-01

[8]

基于深度学习和自注意力机制的道路缺陷检测方法 [P].

张雪涛 ;

郑博涵 ;

聂明显 ;

张奇 .

中国专利 :CN114596291B ,2024-08-16

[9]

基于注意力机制多尺度深度学习的遥感影像分类方法 [P].

唐旭 ;

马秋硕 ;

马晶晶 ;

焦李成 .

中国专利 :CN110334765A ,2019-10-15

[10]

基于深度学习和自注意力机制的道路缺陷检测方法 [P].

张雪涛 ;

郑博涵 ;

聂明显 ;

张奇 .

中国专利 :CN114596291A ,2022-06-07

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