[发明专利]提供类神经网络训练模型的云端交易系统及其方法在审
| 申请号： | 201910677648.5 | 申请日： | 2019-07-25 |
| 公开（公告）号： | CN110532445A | 公开（公告）日： | 2019-12-03 |
| 发明（设计）人： | 黄宗祺;廖英凯;蔡辅仁 | 申请（专利权）人： | 长佳智能股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/904 | 分类号： | G06F16/904;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00;G06Q40/04 |
| 代理公司： | 11006 北京律诚同业知识产权代理有限公司 | 代理人： | 张燕华;祁建国<国际申请>=<国际公布> |
| 地址： | 中国台湾台中市*** | 国省代码： | 中国台湾;TW |
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| 摘要： | 一种提供类神经网络训练模型的云端交易系统及其方法，主要是对多个数据资料以不同的训练程序进行训练，进而得到不同的训练模型，而可供用户端由远端藉由第三方交易平台进行交易，并且在监督单元的监督之下依交易结果来下载前述的不同的训练模型，进而可供用户端比较出不同训练模型之间的准确度差异，藉以促进训练模型的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 训练模型 准确度 类神经网络 监督单元 交易结果 交易平台 交易系统 数据资料 训练程序 第三方 用户端 下载 远端 云端 交易 监督 | ||
【主权项】：
1.一种提供类神经网络训练模型的云端交易系统，其特征在于，包含有：/n一储存单元，至少储存有多个数据资料、一由预定类神经网络对该多个数据资料进行训练所完成的预训练模型、至少一类神经网络的第一训练程序、以及由该至少一第一训练程序训练该多个数据资料所完成的至少一完成训练模型，该至少一完成训练模型的准确度不同于该预训练模型的准确度；/n一监督单元，耦接于该储存单元；/n一交易端口，耦接于该监督单元，该交易端口用以供该监督单元耦接于外部的一第三方交易平台；以及/n一连入端口，耦接于该监督单元，该连入端口用以供一用户端经由云端耦接；/n其中：该监督单元用以由该交易端口接收一交易信息，并依据该交易信息来容许特定的用户端经由该连入端口自该储存单元下载该预训练模型、该至少一第一训练程序及该至少一完成训练模型三者中的至少之一。/n
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