[发明专利]用于生成多层神经网络的方法和装置有效
| 申请号： | 201810478003.4 | 申请日： | 2018-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN110503181B | 公开（公告）日： | 2022-03-01 |
| 发明（设计）人： | 姜志超 | 申请（专利权）人： | 百度在线网络技术（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人： | 王达佐;马晓亚 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了用于生成多层神经网络的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：将预先获取到的针对初始多层神经网络的输入数据输入至初始多层神经网络，得到初始多层神经网络所包含的层序列中的各个层的初始输出数据；基于预先获取到的目标输出数据，确定目标层子序列中的各个层的目标输出数据；执行如下更新步骤，以生成新多层神经网络：针对层序列中的每个层，基于该层的初始输出数据和该层的目标输出数据，确定该层的目标权重值，以及将该层的初始权重值更新为该层的目标权重值。该实施方式丰富了多层神经网络的生成方式，有助于提高多层神经网络的训练效率。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 生成 多层 神经网络 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种用于生成多层神经网络的方法，包括：/n将预先获取到的针对初始多层神经网络的输入数据输入至所述初始多层神经网络，得到所述初始多层神经网络所包含的层序列中的各个层的初始输出数据；/n基于预先获取到的目标输出数据，确定目标层子序列中的各个层的目标输出数据，其中，所述预先获取到的目标输出数据是与所述输入数据对应的、所述层序列中的最后一层的目标输出数据，所述目标层子序列是所述层序列中除所述最后一层之外的其他层组成的序列；/n执行如下更新步骤，以生成新多层神经网络：针对所述层序列中的每个层，基于该层的初始输出数据和该层的目标输出数据，确定该层的目标权重值，以及将该层的初始权重值更新为该层的目标权重值。/n
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