[发明专利]一种稀疏深度神经网络的构造方法在审

专利信息
申请号: 202110036712.9 申请日: 2021-01-12
公开(公告)号: CN113191481A 公开(公告)日: 2021-07-30
发明(设计)人: 宋艳枝;廖可;王杰;文铭 申请(专利权)人: 合肥黎曼信息科技有限公司
主分类号: G06N3/04 分类号: G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 安徽省蚌埠博源专利商标事务所(普通合伙) 34113 代理人: 朱恒兰
地址: 230001 安徽省合肥市高新区创新*** 国省代码: 安徽;34
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摘要: 发明涉及深度学习神经网络技术领域,具体涉及一种稀疏深度神经网络的构造方法,包括以下步骤:S1:通过L1,∞‑权重正则化开发了稀疏深度神经网络空间的系统框架;S2:建立步骤S1中的稀疏深度神经网络空间的Rademacher复杂度;S3:基于步骤S2中的稀疏深度神经网络空间的Rademacher复杂度导出回归问题和分类问题的泛化误差界限;S4:采用易于实现的梯度投影下降算法构造稀疏深度神经网络;这种稀疏深度神经网络的构造方法,建立了基于L1,∞‑权重正则化的包含偏置神经元的神经网络的回归和分类问题的泛化误差边界,采用易于实现的梯度投影下降算法,来实际构造出一种稀疏神经网络。
搜索关键词: 一种 稀疏 深度 神经网络 构造 方法
【主权项】:
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