专利名称：一种基于多深度网络结构的跨媒体排序方法专利类型：发明专利发明人：彭宇新,黄鑫,綦金玮申请号：CN201610029177.3申请日：20160115公开号：CN105718532A公开日：20160629
摘要：本发明涉及一种基于多深度网络结构的跨媒体排序方法，包括以下步骤：1.建立包含多种媒体类型的跨媒体数据集，提取所有媒体数据的特征向量；2.利用跨媒体数据集来训练多深度网络结构，用于为不同媒体的数据学习统一表示；3.利用训练好的多深度网络结构，得到不同媒体数据的统一表示，从而计算不同媒体类型数据的相似性；4.取一种媒体类型的每个数据作为查询样例，检索另一种媒体中的数据，计算查询样例和查询目标的相似性，并按照相似性从大到小排序，得到目标媒体数据的结果排序列表。本发明结合使用多种网络结构，能够同时建模媒体之间和媒体内部的关联信息，进而利用两级网络进行统一表示的学习，提高了跨媒体排序的准确率。
申请人：北京大学
地址：100871 北京市海淀区颐和园路5号
国籍：CN
代理机构：北京君尚知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：邱晓锋
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