公开(公告)号：CN108470212A

公开(公告)日：2018-08-31

申请号：CN201810095119.X

申请日：2018-01-31

Applicant: 江苏大学

Inventor： 牛德姣 ,  刘亚文 ,  蔡涛 ,  夏政 ,  刘天泉 ,  詹毕晟 ,  詹永照 ,  梁军

IPC: G06N3/063 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种能利用事件持续时间的高效LSTM设计方法，提出使用基于事件持续时间的序列编码方法，将序列数据中所包含的事件及其持续时间信息作为LSTM网络各个时刻的输入；通过高效LSTM隐藏层神经元记忆更新方法，使神经元能够记忆事件的持续时间，同时合理高效地进行神经元的计算。针对现有循环神经网络LSTM单元在处理长序列时，不能有效利用序列中事件的持续时间信息、导致计算冗余，训练时间开销大的问题，设计了一种能利用事件持续时间的高效LSTM结构；包括基于事件持续时间的序列编码方法和高效LSTM隐藏层神经元记忆更新方法，本发明模拟生物神经元对外界激励的应激模式，在利用事件持续时间建模的同时有效减少了LSTM隐藏层神经元的冗余计算，提高了LSTM的训练效率，从而保证在处理长序列时LSTM模型的有效性和实用性。

公开(公告)号：CN108470212B

公开(公告)日：2020-02-21

申请号：CN201810095119.X

申请日：2018-01-31

Applicant: 江苏大学

Inventor： 牛德姣 ,  刘亚文 ,  蔡涛 ,  夏政 ,  刘天泉 ,  詹毕晟 ,  詹永照 ,  梁军

IPC: G06N3/063 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种能利用事件持续时间的高效LSTM设计方法，提出使用基于事件持续时间的序列编码方法，将序列数据中所包含的事件及其持续时间信息作为LSTM网络各个时刻的输入；通过高效LSTM隐藏层神经元记忆更新方法，使神经元能够记忆事件的持续时间，同时合理高效地进行神经元的计算。针对现有循环神经网络LSTM单元在处理长序列时，不能有效利用序列中事件的持续时间信息、导致计算冗余，训练时间开销大的问题，设计了一种能利用事件持续时间的高效LSTM结构；包括基于事件持续时间的序列编码方法和高效LSTM隐藏层神经元记忆更新方法，本发明模拟生物神经元对外界激励的应激模式，在利用事件持续时间建模的同时有效减少了LSTM隐藏层神经元的冗余计算，提高了LSTM的训练效率，从而保证在处理长序列时LSTM模型的有效性和实用性。