[发明专利]神经网络结构及其方法有效
| 申请号： | 201480084419.8 | 申请日： | 2014-11-26 |
| 公开（公告）号： | CN107111782B | 公开（公告）日： | 2021-05-14 |
| 发明（设计）人： | H·瓦尔波拉 | 申请（专利权）人： | 柯纳睿资本有限责任公司 |
| 主分类号： | G06N3/02 | 分类号： | G06N3/02 |
| 代理公司： | 北京市汉坤律师事务所 11602 | 代理人： | 魏小薇;吴丽丽 |
| 地址： | 美国特*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明涉及使得能够有效地训练网络的神经网络结构及其方法。该结构是梯形结构，其中一个或多个横向输入被送到解码函数。通过最小化属于该结构的一个或多个成本函数，可以以有效的方式来训练神经网络结构。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 结构 及其 方法 | ||
【主权项】：
一种可训练神经网络结构，包括基本层和第二层，其中所述基本层包括：‑破坏函数，用于破坏所述神经网络结构的输入数据，‑解码函数，以及‑成本函数并且所述第二层包括：‑编码函数，以及‑解码函数，其中，‑破坏后的输入数据被配置成作为对所述第二层的所述编码函数的输入被馈送，并且‑经编码的破坏后的输入数据被配置成作为对所述第二层的所述解码函数的输入被馈送，并且其中‑所述神经网络结构的所述破坏后的输入数据和所述第二层的所述解码函数的输出被配置成作为对所述基本层的所述解码函数的输入被馈送，并且其中所述基本层的所述解码函数的输出和所述神经网络的所述输入数据被配置成作为对所述基本层的所述成本函数的输入被馈送。
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