[发明专利]用于训练神经网络的方法及神经网络训练系统在审
| 申请号： | 201910223103.7 | 申请日： | 2019-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN110414664A | 公开（公告）日： | 2019-11-05 |
| 发明（设计）人： | 玻那·乔斯·哦拉都比;提塔许·瑞许特;乔治·亚德里安·凯特尔;莱恩·麦可·海雀 | 申请（专利权）人： | 三星电子株式会社 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N20/00;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： | 刘培培;黄隶凡 |
| 地址： | 韩国京畿道水*** | 国省代码： | 韩国;KR |
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| 摘要： | 本发明阐述一种用于训练神经网络的方法及神经网络训练系统。所述方法包括提供神经网络的至少一个可连续微分的模型。所述至少一个可连续微分的模型专用于所述神经网络的硬件。所述方法还包括使用所述至少一个可连续微分的模型以迭代方式训练所述神经网络，以为所述神经网络提供至少一个输出。每一次迭代均使用前一次迭代的至少一个输出以及所述至少一个可连续微分的模型中的当前可连续微分的模型。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 神经网络训练 训练神经网络 一次迭代 迭代方式 输出 | ||
【主权项】：
1.一种用于训练神经网络的方法，包括：提供所述神经网络的至少一个可连续微分的模型，所述至少一个可连续微分的模型专用于所述神经网络的硬件；使用所述至少一个可连续微分的模型以迭代方式训练所述神经网络，以为所述神经网络提供至少一个输出，每一次迭代均使用前一次迭代的至少一个输出以及所述至少一个可连续微分的模型中的当前可连续微分的模型。
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