一种深度学习网络及其缺失数据的预测方法和装置
基本信息
| 申请号 | CN202111566563.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114385608A | 公开（公告）日 | 2022-04-22 |
| 申请公布号 | CN114385608A | 申请公布日 | 2022-04-22 |
| 分类号 | G06F16/215（2019.01）I;G06N3/04（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 冯建兴 | 申请（专利权）人 | 上海皓桦科技股份有限公司 |
| 代理机构 | 北京瀚仁知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 陈敏;屠晓旭 |
| 地址 | 201109上海市闵行区园美路58号1幢305室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及学习网络技术领域，具体提供一种深度学习网络及其缺失数据的预测方法和装置，旨在解决现有技术预测的缺失数据的精确度较低的问题。为此目的，本发明的深度学习网络包括向量提取层、数据编码层、特征融合层、特征解码层和数据预测层。通过上述深度学习网络，能够获取输入数据对应的缺失数据，提高了获取的缺失数据的精确度，实现了对任意输入数据缺失比例的支持，适用于任何缺失数据的预测，满足了用户实际需求。 |
