[发明专利]一种对抗ANN中汇聚噪声的正则化方法及系统有效
| 申请号： | 201910129132.7 | 申请日： | 2019-02-21 |
| 公开（公告）号： | CN109872291B | 公开（公告）日： | 2021-04-23 |
| 发明（设计）人： | 季忠铭;陈力;秦旻;陈晓辉 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;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： | 古利兰;王宝筠 |
| 地址： | 230026 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种对抗ANN中汇聚噪声的正则化方法及系统，方法包括：建立人工神经网络与无线网络结合场景下的网络模型；对网络模型的汇聚噪声对人工神经网络的影响进行分析，根据收缩自编码器和降噪自编码器正则化项的结构与功能，构造与普通人工神经网络适配的正则化项；采用边缘化噪声及贪心策略简化正则化项，以降低人工神经网络训练复杂度。本发明从机器学习的角度考虑，利用收缩自编码器与降噪自编码器中相似的正则化结构，设计了一种对抗人工神经网络中汇聚噪声的正则化方法，可以方便的应用于传统人工神经网络的训练中，从而提高人工神经网络与无线网络结合场景下模型的精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 对抗 ann 汇聚 噪声 正则 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种对抗ANN中汇聚噪声的正则化方法，其特征在于，包括：建立人工神经网络与无线网络结合场景下的网络模型；对所述网络模型的汇聚噪声对所述人工神经网络的影响进行分析；根据收缩自编码器和降噪自编码器正则化项的结构与功能，构造与普通人工神经网络适配的正则化项；采用边缘化噪声及贪心策略简化所述正则化项，以降低所述人工神经网络训练复杂度。
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