[发明专利]机器学习网络处理方法、设备、处理器和存储介质在审
| 申请号： | 201710860172.X | 申请日： | 2017-09-21 |
| 公开（公告）号： | CN109543837A | 公开（公告）日： | 2019-03-29 |
| 发明（设计）人： | 冷聪;李昊;窦则圣;朱胜火;金榕 | 申请（专利权）人： | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京东方亿思知识产权代理有限责任公司 11258 | 代理人： | 彭琼 |
| 地址： | 开曼群岛*** | 国省代码： | 开曼群岛;KY |
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| 摘要： | 本发明公开了一种机器学习网络处理方法、设备、处理器和存储介质。该方法包括：接收计算指令，计算指令包括机器学习网络的训练函数和训练函数的原始约束空间；设置新的约束空间，并利用训练函数和新的约束空间构建新的机器学习网络，其中，新的约束空间的取值范围包括原始约束空间的取值范围；在对新的机器学习网络求解的过程中，逐步缩小新的约束空间进行迭代处理，直到新的约束空间的取值范围等于原始约束空间的取值范围，得到机器学习网络的连接权重。根据本发明实施例提供的机器学习网络处理方法，可以提高机器学习网络的训练效率和训练精度。 | ||
| 搜索关键词： | 机器学习 约束空间 网络处理 训练函数 网络 存储介质 计算指令 处理器 迭代处理 训练效率 逐步缩小 构建 求解 权重 | ||
【主权项】：
1.一种机器学习网络处理方法，包括：接收计算指令，所述计算指令包括机器学习网络的训练函数和所述训练函数的原始约束空间；设置新的约束空间，并利用所述训练函数和所述新的约束空间构建新的机器学习网络，其中，所述新的约束空间的取值范围包含所述原始约束空间的取值范围；在对所述新的机器学习网络求解的过程中，逐步缩小所述新的约束空间进行迭代处理，直到所述新的约束空间的取值范围等于所述原始约束空间的取值范围，得到所述机器学习网络的连接权重。
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