[发明专利]人工神经网络有效
| 申请号： | 201680088205.7 | 申请日： | 2016-08-08 |
| 公开（公告）号： | CN109564633B | 公开（公告）日： | 2023-07-18 |
| 发明（设计）人： | 姜晓恒 | 申请（专利权）人： | 诺基亚技术有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/44;G06N3/082;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/045;G06V10/82 |
| 代理公司： | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人： | 酆迅 |
| 地址： | 芬兰*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 人工 神经网络 | ||
1.一种用于提供人工神经网络的装置，包括：
存储器，被配置为存储至少部分地定义所述人工神经网络的数据，以及
至少一个处理核，被配置为通过利用至少一个随机修正线性单元将测试数据集应用于所述人工神经网络来训练所述人工神经网络，所述至少一个随机修正线性单元被配置为输出如下中的最大值：
A)零；以及
B)所述随机修正线性单元的输入乘以一个乘数，其中所述乘数是从如下范围的值之间选出的随机选择的值：
1减去一个参数，以及，1加上一个参数。
2.根据权利要求1所述的装置，其中所述随机选择包括随机的或者伪随机的随机选择。
3.根据权利要求1所述的装置，其中所述数据集包括多个测试图像并且所述至少一个处理核被配置为改变针对每个测试图像的所述随机选择的值。
4.根据权利要求1所述的装置，其中所述至少一个处理核被配置为在所述人工神经网络中的第一对卷积层之间应用第一随机修正线性单元、以及在所述人工神经网络中的第二对卷积层之间应用第二随机修正线性单元。
5.根据权利要求1所述的装置，其中所述至少一个处理核被配置为实现所述人工神经网络中的随机丢弃函数，对于每个训练样本，丢弃特征将层内的激励的一半随机地设置为零。
6.根据权利要求1所述的装置，其中所述参数的值是0.8。
7.根据权利要求1所述的装置，其中所述参数的值是0.3。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的装置，其中所述人工神经网络是模式识别神经网络。
9.一种提供人工神经网络的方法，包括：
存储至少部分地定义所述人工神经网络的数据，以及
通过利用至少一个随机修正线性单元将测试数据集应用于所述人工神经网络来训练所述人工神经网络，所述至少一个随机修正线性单元被配置为输出如下中的最大值：
A)零；以及
B)所述随机修正线性单元的输入乘以一个乘数，其中所述乘数是从如下范围的值之间选出的随机选择的值：
1减去一个参数，以及，1加上一个参数。
10.根据权利要求9所述的方法，其中所述随机选择包括随机的或者伪随机的随机选择。
11.根据权利要求9所述的方法，其中所述数据集包括多个测试图像并且至少一个处理核被配置为改变针对每个测试图像的所述随机选择的值。
12.根据权利要求9所述的方法，进一步包括：在所述人工神经网络中的第一对卷积层之间应用第一随机修正线性单元，以及在所述人工神经网络中的第二对卷积层之间应用第二随机修正线性单元。
13.根据权利要求9所述的方法，进一步包括：实现所述人工神经网络中的随机丢弃函数，对于每个训练样本，丢弃特征将层内的激励的一半随机地设置为零。
14.根据权利要求9所述的方法，其中所述参数的值是0.8。
15.根据权利要求9所述的方法，其中所述参数的值是0.3。
16.根据权利要求9至15中任一项所述的方法，其中所述人工神经网络是模式识别神经网络。
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