[发明专利]基于新型小波激励函数的深度学习训练和优化方法及系统在审
| 申请号： | 202010450014.9 | 申请日： | 2020-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN111680783A | 公开（公告）日： | 2020-09-18 |
| 发明（设计）人： | 罗高涌;曹海涛;甘华国;胡宇鹏 | 申请（专利权）人： | 江门市华恩电子研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 孙浩 |
| 地址： | 529400 广东省江门市恩平*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于新型小波激励函数的深度学习训练和优化方法及系统，其中方法包括：将训练数据输入至深度神经网络进行训练；将待处理数据输入至已训练的深度神经网络处理，输出处理结果；其中，深度神经网络包括输入层、隐藏层和输出层，深度神经网络的激励函数采用紧框架高斯小波函数。能使数据能量的传播是恒定的，不会使数据在传播过程中发散，确保训练过程收敛；使深度神经网络具有强非线性拟合特性而能够快速收敛，同时还克服了深度神经网络中的梯度不稳定性而容易导致训练过程梯度爆炸、消失或过拟合的问题。从而能对大量数据完成快速训练且训练精度高，提高数据处理效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 新型 激励 函数 深度 学习 训练 优化 方法 系统 | ||
【主权项】：
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