[发明专利]训练稀疏连接神经网络的方法在审
| 申请号： | 202010123340.9 | 申请日： | 2020-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN111985603A | 公开（公告）日： | 2020-11-24 |
| 发明（设计）人： | 唐志敏;谢必克;朱逸煜 | 申请（专利权）人： | 耐能智慧股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人： | 王天尧;汤在彦 |
| 地址： | 中国台*** | 国省代码： | 台湾;71 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种训练稀疏连接神经网络的方法，包括在训练神经网络的时将权重分解为权重变数和二元遮罩的乘积，二元遮罩是遮罩变数通过单位元阶梯函数得到。二元遮罩中的元素代表对应位置的权重是否有连接，0代表没有连接，1代表有连接。如果二元遮罩大部分的元素为0，那么训练得到的就是稀疏的连接的神经网络。将权重具有连接的数量，也就是二元遮罩里面元素为1的数量，作为目标函数中的一项。训练时，根据目标函数调整权重变数及遮罩变数即会逐渐衰减遮罩变数的值，藉以保证二元遮罩的稀疏性。 | ||
| 搜索关键词： | 训练 稀疏 连接 神经网络 方法 | ||
【主权项】：
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