[发明专利]基于同源连续性的单纯形深度神经网络模型及构建方法在审
| 申请号： | 201911375117.7 | 申请日： | 2019-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN111144550A | 公开（公告）日： | 2020-05-12 |
| 发明（设计）人： | 宁欣;李卫军;田伟娟;董肖莉;张丽萍 | 申请（专利权）人： | 中国科学院半导体研究所 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 吴梦圆 |
| 地址： | 100083 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种基于同源连续性的单纯形深度神经网络模型的构建方法，包括如下步骤：步骤1，对输入样本进行特征提取，通过若干并行卷积组提取得到输入样本的特征图，挖掘样本点在高维空间的流形分布；步骤2，通过自组织映射，对步骤1中提取到的特征图进行聚类，构建流形分布子空间；步骤3，构建单纯形神经元，基于所述单纯形神经元对步骤2中自组织映射聚类后的不同流形分布子空间进行覆盖学习，由此得到所述基于同源连续性的单纯形深度神经网络模型。本发明构造的单纯形神经元模型，以样本拓扑结构在特征隐空间中具有连通性作为先验知识，学习单纯形神经元的参数，在特征隐空间对样本进行覆盖学习，学习速度更快，并且具有更好的逼近性能和抗噪能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 同源 连续性 单纯 深度 神经网络 模型 构建 方法 | ||
【主权项】：
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