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申请/专利权人：北京邮电大学
摘要：本发明公开了一种基于EchoStateNetwork的图像分类方法，包括构建网络结构、训练中的数据传输和更新、输出训练和图像分类处理的步骤，其中，储备池的各个参数设置为：储备池光谱半径λ为1.25，储备池大小Nx为2000，储备池输入单元的尺度IS为1，储备池的稀疏度SD为1e‑8，泄漏率α为0.15，空转图像数量占10％。本发明提供的基于EchoStateNetwork的图像分类方法，通过使用回声状态网络ESN进行图像的分类处理，解决了卷积网络在使用上复杂度高、速度较慢的问题。
主权项：1.一种基于EchoStateNetwork的图像分类方法，其特征在于，包括以下构建网络结构、训练中的数据传输和更新、输出训练和图像分类处理的步骤，其中，储备池的各个参数设置为：储备池光谱半径λ为1.25，储备池大小Nx为2000，储备池输入单元的尺度IS为1，储备池的稀疏度SD为1e-8，泄漏率α为0.15，空转图像数量占10％。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京邮电大学 一种基于Echo State Network的图像分类方法
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