[发明专利]神经元网络的反向传播算法的学习方法在审
| 申请号： | 202011631825.5 | 申请日： | 2020-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN113159311A | 公开（公告）日： | 2021-07-23 |
| 发明（设计）人： | 孔繁生;周华 | 申请（专利权）人： | 光华临港工程应用技术研发（上海）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海盈盛知识产权代理事务所(普通合伙) 31294 | 代理人： | 孙佳胤 |
| 地址： | 201306 上海市浦东*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种神经元网络的反向传播算法的学习方法，包括如下步骤：提供一神经元网络，所述神经元网络包括输入层、隐藏层、和输出层，其中隐藏层为多层结构，包括第一隐藏层和第二隐藏层；为第一和第二隐藏层分别配置第一期待值和第二期待值；根据第一期待值对第一隐藏层执行训练，使第一隐藏层优化；保持第一隐藏层的优化结果，根据第二期待值对第二隐藏层执行训练，使第二隐藏层优化。本发明可以针对隐藏层中的每层进行单独的训练，保持上一隐藏层的优化结果的前提下，再对下面的隐藏层执行训练，逐层优化。这种优化方法可以不必在学习某一层的情况下，反复对其他层进行运算，因此可以节约总体的学习时间。 | ||
| 搜索关键词： | 神经元 网络 反向 传播 算法 学习方法 | ||
【主权项】：
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