[发明专利]神经网络以及修剪神经网络的权重的方法在审
| 申请号： | 201811327128.3 | 申请日： | 2018-11-08 |
| 公开（公告）号： | CN109919297A | 公开（公告）日： | 2019-06-21 |
| 发明（设计）人： | 邓巍然;乔治斯·乔治亚迪斯 | 申请（专利权）人： | 三星电子株式会社 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人： | 刘培培;黄隶凡 |
| 地址： | 韩国京畿道水*** | 国省代码： | 韩国;KR |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 一种使用解析阈值函数h(w)来修剪神经网络的权重的方法和一种权重已得到最优修剪的神经网络。所述神经网络包括：多个层，其中每一个层包括与这个层相关联的一组权重w，所述权重w会增强神经网络的速度性能、神经网络的准确度或同时增强神经网络的速度性能与神经网络的准确度。每一组权重w是基于：通过响应于输入训练数据对神经网络的输出进行反向传播而得到最小化的成本函数C。成本函数C还基于成本函数C相对于解析阈值函数h(w)的第一参数的导数及所述成本函数C相对于所述解析阈值函数h(w)的第二参数的导数得到最小化。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 权重 成本函数 阈值函数 修剪 解析 准确度 最小化 导数 反向传播 训练数据 关联 输出 响应 | ||
【主权项】：
1.一种神经网络，包括：多个层，所述多个层中的每一个层包括与对应的所述层相关联的一组权重，所述权重会增强所述神经网络的速度性能、所述神经网络的准确度或同时增强所述神经网络的所述速度性能与所述神经网络的所述准确度，每一组所述权重是基于：通过响应于输入训练数据对所述神经网络的输出进行反向传播而得到最小化的成本函数、所述成本函数相对于解析阈值函数的第一参数的导数及所述成本函数相对于所述解析阈值函数的第二参数的导数。
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三星电子株式会社，未经三星电子株式会社许可，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/201811327128.3/，转载请声明来源钻瓜专利网。
