[发明专利]神经网络构建方法及设备

权利要求书

1.一种神经网络构建方法，其特征在于，包括如下步骤：

利用神经网络根据输入数据输出对所述输入数据的分类结果和用于调整所述神经网络结构的调整数据；

根据所述分类结果判断是否需要更新所述神经网络的结构；

当需要更新所述神经网络的结构时，根据所述调整数据更新所述神经网络的结构。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用神经网络根据输入数据输出对所述输入数据的分类结果和用于调整所述神经网络结构的调整数据，包括：

向神经网络提供由多个输入数据组成的输入数据集；

利用神经网络根据所述输入数据集输出结果集，所述结果集中的每一个结果分别包括对所述输入数据的分类结果和用于调整所述神经网络结构的调整数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述分类结果判断是否需要更新所述神经网络的结构，包括：

根据所述结果集中的分类结果确定所述神经网络的性能；

根据所述性能判断是否需要更新所述神经网络的结构。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，在所述根据所述调整数据更新所述神经网络的结构的步骤中，所采用的调整数据是所述结果集中的最后一个结果中的调整数据。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述调整数据包括子网络类型信息和子网络位置信息。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述调整数据更新所述神经网络的结构，包括：

根据所述子网络类型信息在多个预设子网络中选定子网络；

根据所述子网络位置信息从所述神经网络中确定更新子网络的位置；

利用选定的子网络更新所述位置。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述利用选定的子网络更新所述位置，包括：

判断所述位置上是否存在子网络；

当所述位置上存在子网络时，利用选定的子网络替换之前存在的子网络；

当所述位置上不存在子网络时，将选定的子网插入所述位置。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述多个预设子网络分别对应多个数值区间，并且多个数值区间组成连续的数值区间；所述子网络类型信息为所述连续的数值区间中的值；

所述根据所述子网络类型信息在多个预设子网络中选定子网络，包括：

确定所述子网络类型信息所落入的数值区间；

根据确定的数值区间确定对应的预设子网络。

9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述神经网络中的各个位置分别对应多个数值区间，并且多个数值区间组成连续的数值区间；所述子网络位置信息为所述连续的数值区间中的值；

根据所述子网络位置信息从所述神经网络中确定更新子网络的位置，包括：

确定所述子网络位置信息所落入的数值区间；

根据确定的数值区间确定对应的更新子网络位置。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如权利要求1-9中任意一项所述的神经网络构建方法。