申请/专利权人：拉莫特特拉维夫大学有限公司

申请日：2022-05-26

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117882085A

主分类号：G06N3/0464

分类号：G06N3/0464;G10L21/0232;G10L15/16;G06N3/08

优先权：["20210526 US 63/193,310"]

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：一种从数据中提取高频特征的计算机实现的方法，包括：接收第一数据集；在训练阶段，将基于频率的引导应用于神经网络中的可学习高频滤波器，该基于频率的引导包括提升与包括可学习高频滤波器的特征向量相关联的高特征值；从第一数据集提取与特征向量相关联的高频特征；利用训练后的高频滤波器从第二数据集提取高频特征。

主权项：1.一种从数据中提取高频特征的计算机实现的方法，包括：接收第一数据集；在训练阶段，使用第一数据集，将基于频率的引导应用于神经网络中的可学习滤波器，其中，所述可学习滤波器是所述基于频率的引导的特征向量，并且其中，所述基于频率的引导用于获得与高频特征向量相关联的高特征值；以及在检测阶段，使用所述高频特征向量从第二数据集提取高频特征。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 拉莫特特拉维夫大学有限公司 高频灵敏神经网络

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