[发明专利]用于使用监督式学习对种类加标签的方法和装置有效
| 申请号： | 201480058854.3 | 申请日： | 2014-10-13 |
| 公开（公告）号： | CN105684002B | 公开（公告）日： | 2018-07-20 |
| 发明（设计）人： | V·古普塔;R·B·托瓦;V·H·陈;R·M·帕特沃德哈;J·莱文 | 申请（专利权）人： | 高通股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海专利商标事务所有限公司 31100 | 代理人： | 周敏 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 美国;US |
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| 摘要： | 本公开的某些方面提供了用于使用监督式学习为神经网络模型的输入/输出种类创建标签(静态或动态)的方法和装置。该方法包括：使用多个神经元来扩增神经网络模型，以及使用尖峰定时依赖可塑性(STDP)来训练经扩增的网络以确定一个或多个标签。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 使用 监督 学习 种类 标签 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种用于神经网络的方法，包括：标识包括一个或多个经索引人工神经元种类的第一网络；以及为所述一个或多个经索引人工神经元种类确定一个或多个标签而不论它们的索引如何，其中为所述一个或多个经索引人工神经元种类确定一个或多个标签包括：使用包括一个或多个人工神经元的第二网络扩增所述第一网络，其中所述第二网络中的每个神经元对应于一标签；使用一个或多个可塑性连接将所述一个或多个经索引神经元种类中的每一个神经元种类连接至所述第二网络中的所有神经元；以及经由所述可塑性连接向所述一个或多个经索引神经元种类提供监督偏置信号，以使得所述监督偏置信号在种类与输出层神经元之间强加期望映射。
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