[发明专利]一种神经网络深度学习训练方法及系统在审
| 申请号： | 202310214298.5 | 申请日： | 2023-03-08 |
| 公开（公告）号： | CN116167429A | 公开（公告）日： | 2023-05-26 |
| 发明（设计）人： | 黄茂芹 | 申请（专利权）人： | 上海赛昉科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 上海邦德专利代理事务所(普通合伙) 31312 | 代理人： | 梁剑 |
| 地址： | 201203 上海市浦东新区中国（上海）自由贸易试*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种神经网络深度学习训练方法及系统，包括训练模块、神经网络模块、学习模块、第一云端服务器与大数据分享平台，所述训练模块连接神经网络模块的位置，所述神经网络模块连接学习模块的位置，所述学习模块连接第一云端服务器的位置，所述第一云端服务器连接大数据分享平台的位置，所述训练模块包括第二云端服务器、通讯模块与训练控制模块，所述神经网络模块包括输入层、中转层与输出层，所述学习模块包括路径记录模块、响应速度记录模块。本发明所述的一种神经网络深度学习训练方法及系统，能够在训练学习获得最优响应速度的传输路径信息后，将传输路径信息分享到网络平台上，方便各个独立神经网络进行优化。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 神经网络 深度 学习 训练 方法 系统 | ||
【主权项】：
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