[发明专利]基于类别树的深度学习方法和神经网络系统有效
| 申请号： | 201711105722.3 | 申请日： | 2017-11-10 |
| 公开（公告）号： | CN108090562B | 公开（公告）日： | 2020-09-01 |
| 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： | 本发明涉及一种基于类别树的深度学习方法和神经网络系统，通过多级深度学习神经网络逐层训练和逐层应用，降低了输入项数和输出类别数，从而降低了各级深度学习神经网络的结构复杂性及训练和应用难度，降低了深度学习神经网络的计算复杂些，同时提高了深度学习神经网络的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 类别 深度 学习方法 神经网络 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于类别树的深度学习方法，其特征在于，包括以下步骤：获取训练数据中输出数据对应的类别树；根据所述类别树分别构造各个非叶子节点对应的深度学习神经网络，所述深度学习神经网络以所述非叶子节点的所有直接子节点类别为输出数据；获取各个深度学习神经网络的输出数据对应的训练时输入数据，然后分别将各个深度学习神经网络的训练时输入数据和对应的输出数据作为对应深度学习神经网络的输入和预期输出，对所述深度学习神经网络进行训练。
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