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天眼查App顯示，近日，北京同方軟件有限公司與同方股份有限公司聯(lián)合申請了一項(xiàng)名為“基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的CNN與Transformer結(jié)合分類方法”的發(fā)明專利，專利號為CN202411402863.1。該專利于2024年10月9日申請，并于2024年12月31日公布。

該專利的核心技術(shù)在于將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）與Transformer模型相結(jié)合，并引入強(qiáng)化的特征采樣模塊（RFS）和硬注意力（Hard Attention）機(jī)制。通過并行的方式對輸入的特征圖進(jìn)行采樣，利用這些采樣的特征進(jìn)一步送入Transformer模型進(jìn)行處理。這一方法不僅有效排除了冗余噪聲數(shù)據(jù)，降低了Transformer模型處理的數(shù)據(jù)量，還顯著提高了混合模型的計算效率和可解釋性。

發(fā)明人張磊、江龍、王亞濤和牛小芳表示，該方法在圖像分類、目標(biāo)檢測等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景，尤其是在處理低分辨率圖像時表現(xiàn)出色。該專利的推出，標(biāo)志著人工智能領(lǐng)域在模型優(yōu)化和性能提升方面邁出了重要一步。

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