[发明专利]一种用于深度神经网络广度化变换的方法在审
| 申请号： | 202310578438.7 | 申请日： | 2023-05-22 |
| 公开（公告）号： | CN116596030A | 公开（公告）日： | 2023-08-15 |
| 发明（设计）人： | 李海峰;朱泓嘉;徐聪;李洪伟;孙聪珊;何雨虹;马琳 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/045 | 分类号： | G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/098;G06N5/04 |
| 代理公司： | 北京鼎德宝专利代理事务所(特殊普通合伙) 11823 | 代理人： | 钟西飞 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明涉及神经网络技术领域，具体涉及一种用于深度神经网络广度化变换的方法，该方法将深度神经网络通过多阶笛卡尔扩张变换为具有单层的广度神经网络，具体地，其通过激活函数转换、神经元转换、隐含层转换、网络广度化变换、整体优化等操作将代表性深度神经网络变换为广度神经网络，实现在典型应用中基本保持深度网络性能基础上，大幅降低计算复杂度和参数量，有效提高运行效率。此外，压缩后的广度神经网络模型中的神经元计算彼此独立，使得该模型能够在大规模分布式节点上进行并行计算和部署。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 深度 神经网络 广度 变换 方法 | ||
【主权项】：
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