[发明专利]神经网络系统及该神经网络系统的训练方法有效
| 申请号： | 201510020691.6 | 申请日： | 2015-01-15 |
| 公开（公告）号： | CN105844331B | 公开（公告）日： | 2018-05-25 |
| 发明（设计）人： | 陈理;王淞;范伟;孙俊;直井聪 | 申请（专利权）人： | 富士通株式会社 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 江河清;朱胜 |
| 地址： | 日本神*** | 国省代码： | 日本;JP |
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| 摘要： | 本发明涉及一种神经网络系统及该神经网络系统的训练方法。该神经网络系统包括：输入层；隐含层；以及每个隐含层之后的输出层，其中，输出层包括分类器和重构器。本发明的神经网络系统能够同时优化分类误差和重构误差，从而更好地从一个数据集中学习特征并更完整地提取该数据集的信息，以用于辅助训练另一个相似的数据集上的神经网络系统。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络系统 输出层 数据集 隐含层 分类误差 数据集中 分类器 输入层 重构器 重构 优化 学习 | ||
【主权项】：
1.一种神经网络系统，包括：输入层；隐含层；以及每个隐含层之后的输出层，其中，所述输出层包括分类器和重构器，其中，所述输出层的优化函数为：所述分类器所产生的分类误差和所述重构器所产生的重构误差利用平衡因子进行线性求和的最小值。
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