[发明专利]一种用于深度神经网络交互信息量化的方法有效
| 申请号： | 202010558767.1 | 申请日： | 2020-06-18 |
| 公开（公告）号： | CN111737466B | 公开（公告）日： | 2022-11-29 |
| 发明（设计）人： | 李超;徐勇军 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算技术研究所 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京泛华伟业知识产权代理有限公司 11280 | 代理人： | 王勇 |
| 地址： | 100190 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种用于深度神经网络交互信息量化的方法，所述方法包括：S1、获取来自于自然语言处理领域数据集的样本，样本中包含多个单元，每个单元对应于一个单词，对样本中的单元进行多次聚合处理直至样本中的单元聚合成一个单元；S2、根据步骤S1中给定样本多次聚合处理过程中单元聚合方式构建反映深度神经网络内部建模的单词间交互信息的树状图。本发明方法可以客观地量化深度神经网络内部建模的输入样本单词间的交互信息，并且根据交互信息比率的大小，对具有显著交互作用的相邻单元进行聚类，最终得到一棵反映深度神经网络内部建模的单词间交互信息的树状层次结构，为进一步理解深度神经网络提供了一种通用的方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 深度 神经网络 交互 信息 量化 方法 | ||
【主权项】：
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