[发明专利]一种新的深度多核学习网络模型训练方法、系统及介质在审
| 申请号： | 202110717161.2 | 申请日： | 2021-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN113344202A | 公开（公告）日： | 2021-09-03 |
| 发明（设计）人： | 林伟伟;沈王博 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/12 | 分类号： | G06N3/12;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种新的深度多核学习网络模型训练方法、系统及介质，该方法包括：确定网络的基础核函数种类；随机生成m个网络拓扑结构互不相同，每一层由n个基础核函数组成的网络M；生成m个带网络连接权重的网络M |
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| 搜索关键词： | 一种 深度 多核 学习 网络 模型 训练 方法 系统 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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