[发明专利]一种混合式神经网络训练方法、系统、设备及存储介质有效
| 申请号： | 202110520730.4 | 申请日： | 2021-05-13 |
| 公开（公告）号： | CN112990444B | 公开（公告）日： | 2021-09-24 |
| 发明（设计）人： | 彭世辰;周军 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人： | 周刘英 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种混合式神经网络训练方法、系统、设备及存储介质，属于机器学习算法领域。在本发明所提供的训练方案中，使用基于梯度下降的训练方法的梯度计算方法以及误差传递方法，同时采用训练过程中自适应可变步长的基于曼哈顿规则的训练方法更新网络权重，兼顾网络的网络预测准确率以及收敛速度，可达到相比于基于曼哈顿的神经网络训练算法的较快收敛速度以及基于随机梯度下降的训练算法的较高准确率。本发明所提供的混合式神经网络训练方式的复杂度低，收敛速度快，且能保证所训练的神经网络的网络预测准确率，更能适用于基于电阻式随机存取存储器ReRAM的神经网络计算电路的在线训练。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 混合式 神经网络 训练 方法 系统 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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