[发明专利]一种提升人工神经网络抗噪性能的方法、系统及相关装置在审
| 申请号： | 201810820289.X | 申请日： | 2018-07-24 |
| 公开（公告）号： | CN109034377A | 公开（公告）日： | 2018-12-18 |
| 发明（设计）人： | 麦应潮;陈云华 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 罗满 |
| 地址： | 510006 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种提升人工神经网络抗噪性能的方法，通过使用预先构建得到的抗噪声激活函数来对输入人工神经网络的数据进行处理，有效提升了人工神经网络的抗噪性能；其中，该抗噪声激活函数之所以能够使得应用自身的人工神经网络具有更高的抗噪性能，是因为综合了ReLU激活函数和SoftPlus激活函数对生物神经元响应特性最贴近的部分，使得该抗噪声激活函数对生物神经元响应特性的刻画程度更高，由此具有更高的抗噪性能。本申请还同时公开了一种提升人工神经网络抗噪性能的系统、数据处理装置及计算机可读存储介质，具有上述有益效果。 | ||
| 搜索关键词： | 人工神经网络 抗噪性能 激活函数 抗噪声 生物神经元 响应特性 计算机可读存储介质 数据处理装置 相关装置 构建 申请 刻画 应用 | ||
【主权项】：
1.一种提升人工神经网络抗噪性能的方法，其特征在于，包括：获取向人工神经网络各层次输入的包含有噪声的输入数据；利用预设的抗噪声激活函数对各输出数据进行处理，以使应用所述抗噪声激活函数的人工神经网络具有更高的抗噪性能；其中，所述抗噪声激活函数为根据ReLU激活函数和SoftPlus激活函数构建得到的，所述输出数据为各所述输入数据经过网络层处理后得到的数据。
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