[发明专利]期望与反期望深度学习方法和神经网络系统有效
| 申请号： | 201711001729.0 | 申请日： | 2017-10-24 |
| 公开（公告）号： | CN108038543B | 公开（公告）日： | 2021-01-22 |
| 发明（设计）人： | 朱定局 | 申请（专利权）人： | 华南师范大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人： | 刘雯 |
| 地址： | 510000 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种期望与反期望深度学习方法和神经网络系统，通过输出数据的期望标签和反期望标签构造2个深度学习神经网络，分别对与期望标签对应的深度学习神经网络和与反期望标签对应的深度学习神经网络进行训练，避免了深度学习神经网络当存在属性相反的输出数据时结构动荡的问题，提高了深度学习神经网络训练的可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 期望 深度 学习方法 神经网络 系统 | ||
【主权项】：
1.一种期望与反期望深度学习方法，其特征在于，包括以下步骤：获取训练数据中的输出数据的期望标签和反期望标签；其中，所述反期望标签是与所述期望标签的属性相反的标签；初始化与期望标签对应的深度学习神经网络，得到期望深度学习神经网络，初始化与反期望标签对应的深度学习神经网络，得到反期望深度学习神经网络；分别对所述期望深度学习神经网络和反期望深度学习神经网络进行训练。
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