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基于深度强化学习的图二值特征学习方法及装置  
 【申请号】  CN201810043210.7  【申请日】  2018-01-17
 【公开号】  CN108182438A  【公开日】  2018-06-19
 【申请人】  清华大学  【地址】  100084 北京市海淀区清华园
 【共同申请人】  
 【发明人】  鲁继文;周杰;段岳圻
 【国际申请】    【国际公布】  
 【进入国家日期】  
 【专利代理机构】  北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201  【代理人】  张润
 【分案原申请号】  
 【国省代码】  11
 【摘要】  本发明公开了一种基于深度强化学习的图二值特征学习方法及装置,其中,方法包括:提取图像深度实值特征;根据深度强化学习的位间关系挖掘得到位间关系挖掘网络的基本量,其中,基本量包括状态、转移举证、行动和奖励,以训练得到位间关系挖掘网络;通过位间关系挖掘网络和互信息的特征提取网络提取得到鲁棒特征。该方法可以通过位间关系挖掘网络和互信息的特征提取网络提取得到鲁棒特征,有效提高特征鲁棒性。
 【主权项】  1.一种基于深度强化学习的图二值特征学习方法,其特征在于,包括以下步骤:提取图像深度实值特征;根据深度强化学习的位间关系挖掘得到位间关系挖掘网络的基本量,其中,所述基本量包括状态、转移举证、行动和奖励,以训练得到所述位间关系挖掘网络;以及通过所述位间关系挖掘网络和互信息的特征提取网络提取得到鲁棒特征。
 【页数】  14
 【主分类号】  G06K9/38
 【专利分类号】  G06K9/38;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04
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