CN106033554A - 一种基于分段的两级深度学习模型的大数据处理方法 - Google Patents

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US15/557,463 US20180068215A1 (en) 2015-03-13 2015-03-31 Big data processing method for segment-based two-grade deep learning model
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109522914A (zh) * 2017-09-19 2019-03-26 中国科学院沈阳自动化研究所 一种基于图像的模型融合的神经网络结构训练方法
CN109657285A (zh) * 2018-11-27 2019-04-19 中国科学院空间应用工程与技术中心 汽轮机转子瞬态应力的检测方法
WO2019128475A1 (zh) * 2017-12-29 2019-07-04 中兴通讯股份有限公司 数据训练方法及装置、存储介质、电子装置
CN110889492A (zh) * 2019-11-25 2020-03-17 北京百度网讯科技有限公司 用于训练深度学习模型的方法和装置
WO2020113782A1 (zh) * 2018-12-05 2020-06-11 清华大学深圳研究生院 基于数据分布的联合深度学习方法

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108198625B (zh) * 2016-12-08 2021-07-20 推想医疗科技股份有限公司 一种分析高维医疗数据的深度学习方法和装置
JP6858082B2 (ja) * 2017-06-07 2021-04-14 Kddi株式会社 管理装置、管理方法、及びプログラム
CN107316024B (zh) * 2017-06-28 2021-06-29 北京博睿视科技有限责任公司 基于深度学习的周界报警算法
CN109005060B (zh) * 2018-08-02 2022-01-25 上海交通大学 一种基于层级化高度异构分布式系统的深度学习应用优化框架
CN109299782B (zh) * 2018-08-02 2021-11-12 奇安信科技集团股份有限公司 一种基于深度学习模型的数据处理方法及装置
CN110287175A (zh) * 2019-05-19 2019-09-27 中国地质调查局西安地质调查中心 一种资源环境承载能力的大数据智能测定系统
CN112465030B (zh) * 2020-11-28 2022-06-07 河南财政金融学院 一种基于两级迁移学习的多源异构信息融合故障诊断方法

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0438556A (ja) * 1990-06-04 1992-02-07 Takayama:Kk データ処理装置
KR910020571A (ko) * 1990-05-21 1991-12-20 다카도리 수나오 데이터 처리장치
JP2001022722A (ja) * 1999-07-05 2001-01-26 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 質的変数で条件付けられる数法則の発見方法及び装置及び質的変数で条件付けられる数法則の発見プログラムを格納した記憶媒体
JP2005237668A (ja) * 2004-02-26 2005-09-08 Kazuya Mera コンピュータネットワークにおける感情を考慮した対話装置
WO2014205231A1 (en) * 2013-06-19 2014-12-24 The Regents Of The University Of Michigan Deep learning framework for generic object detection
CN103945533B (zh) * 2014-05-15 2016-08-31 济南嘉科电子技术有限公司 基于大数据的无线实时位置定位方法
CN104102929B (zh) * 2014-07-25 2017-05-03 哈尔滨工业大学 基于深度学习的高光谱遥感数据分类方法

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109522914A (zh) * 2017-09-19 2019-03-26 中国科学院沈阳自动化研究所 一种基于图像的模型融合的神经网络结构训练方法
WO2019128475A1 (zh) * 2017-12-29 2019-07-04 中兴通讯股份有限公司 数据训练方法及装置、存储介质、电子装置
CN109993299A (zh) * 2017-12-29 2019-07-09 中兴通讯股份有限公司 数据训练方法及装置、存储介质、电子装置
CN109993299B (zh) * 2017-12-29 2024-02-27 中兴通讯股份有限公司 数据训练方法及装置、存储介质、电子装置
CN109657285A (zh) * 2018-11-27 2019-04-19 中国科学院空间应用工程与技术中心 汽轮机转子瞬态应力的检测方法
WO2020113782A1 (zh) * 2018-12-05 2020-06-11 清华大学深圳研究生院 基于数据分布的联合深度学习方法
CN110889492A (zh) * 2019-11-25 2020-03-17 北京百度网讯科技有限公司 用于训练深度学习模型的方法和装置
CN110889492B (zh) * 2019-11-25 2022-03-08 北京百度网讯科技有限公司 用于训练深度学习模型的方法和装置

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