[发明专利]一种求解提升邻近算子机的神经网络优化方法有效
| 申请号： | 201811203464.7 | 申请日： | 2018-10-16 |
| 公开（公告）号： | CN111062474B | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 林宙辰;李嘉;方聪 | 申请（专利权）人： | 北京大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京万象新悦知识产权代理有限公司 11360 | 代理人： | 黄凤茹 |
| 地址： | 100871*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公布了一种求解提升邻近算子机的神经网络优化方法，涉及深度学习神经网络优化技术领域；在前向神经网络的训练中，通过采用块坐标下降方法求解提升邻近算子机LPOM模型，LPOM模型中的每个子问题均具收敛性，可并行更新神经网络每层的权值和网络激活，且不占用额外内存空间。采用本发明技术方案，在使用相对较少存储的情况下，能够提高神经网络训练的并行性、适用性和训练效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 求解 提升 邻近 算子 神经网络 优化 方法 | ||
【主权项】：
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