[发明专利]一种通用化的人工神经网络无监督本地学习方法、系统及应用在审
| 申请号： | 202211165236.1 | 申请日： | 2022-09-23 |
| 公开（公告）号： | CN115456173A | 公开（公告）日： | 2022-12-09 |
| 发明（设计）人： | 周洪超;黄卫平;贲晛烨;杨刚强 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 济南金迪知识产权代理有限公司 37219 | 代理人： | 杨树云 |
| 地址： | 250199 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种通用化的人工神经网络无监督本地学习方法、系统及应用，人工神经网络为一个多层的神经网络，包括：每层的参数通过无监督本地学习方法训练。本发明提出的神经网络学习方法是无监督的,无需人工标注标签，可以从无标签数据中高效提取特征。本发明学习方法提取的特征是通用的、可以作为各类学习任务的输入有效提升各类学习任务的准确率。本发明学习方法训练的神经网络可以作为各类任务的预训练模型提升各类任务准确性。本发明学习方法不同于广泛使用的反向传播方法，更容易实现基于硬件的人工神经网络的片上训练，支撑光AI芯片等技术的发展。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 通用 人工 神经网络 监督 本地 学习方法 系统 应用 | ||
【主权项】：
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