摘要
一种在神经网络中实现数据池化的计算机方法。该方法包括接收由输入空间中数据点的集合形成的输入张量,该输入张量具有多个输入空间维度。该方法包括:将输入张量在每个输入空间维度上分割为等长的分段,所述输入空间维度上的每个相应分段的集合包括分区;确定、选择或计算每个分区的相应分位数水平;根据其分区的分位数水平确定或计算每个分段的分位数值;通过连接每个分区的分段的分位数值来创建池化输出向量,该输出向量包含每个分区的池化输出。
技术关键词
分区
分段
交通系统
概率密度函数
池化方法
数值
智能交通设备
学习算法
决策
计算机系统
非线性
数据分布
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