[发明专利]深度非线性主成分分析网络的训练方法、装置及计算机可读存储介质在审
| 申请号： | 201711395499.0 | 申请日： | 2017-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN108122028A | 公开（公告）日： | 2018-06-05 |
| 发明（设计）人： | 乔宇;王亚立 | 申请（专利权）人： | 深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳中一专利商标事务所 44237 | 代理人： | 官建红 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供了一种深度非线性主成分分析网络的训练方法、装置及计算机可读存储介质，其中方法包括：获取深度非线性主成分分析网络；利用主成分分析网络进行前向传播，对输入数据进行逐层编码，求解出各层的输入值与其估计值之间的重构误差；从主成分分析网络的最后一层开始逐层进行反向回传，计算整个网络的重构误差之和对于各层权重的梯度；根据整个网络的重构误差之和对于各层权重的梯度，计算出深度非线性主成分分析网络的权重矩阵；根据权重矩阵对主成分分析网路进行参数更新，并返回利用主成分分析网络对输入数据进行前向传播的过程，直至整个神经网络的重构误差之和下降到收敛为止。本发明可以对复杂的数据提取高度有效的特征。 | ||
| 搜索关键词： | 主成分分析 重构 网络 计算机可读存储介质 前向传播 权重矩阵 整个网络 权重 参数更新 神经网络 数据提取 求解 网路 回传 收敛 返回 | ||
【主权项】：
一种深度非线性主成分分析网络的训练方法，其特征在于，包括：获取深度非线性主成分分析网络；利用所述深度非线性主成分分析网络进行前向传播，对输入数据进行逐层编码，求解出各层的输入值与其估计值之间的重构误差；从所述深度非线性主成分分析网络的最后一层开始逐层进行反向回传，计算整个神经网络的重构误差之和对于各层权重的梯度；根据所述整个神经网络的重构误差之和对于各层权重的梯度，计算出所述深度非线性主成分分析网络的权重矩阵；根据所述权重矩阵对所述深度非线性主成分分析网路进行参数更新，并返回所述利用所述深度非线性主成分分析网络对输入数据进行前向传播的过程，直至所述整个神经网络的重构误差之和下降到收敛为止。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于深圳先进技术研究院，未经深圳先进技术研究院许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201711395499.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
