[发明专利]在神经网络中进行特征选择及构建神经网络的方法和设备在审
| 申请号： | 201610183511.0 | 申请日： | 2016-03-28 |
| 公开（公告）号： | CN107239828A | 公开（公告）日： | 2017-10-10 |
| 发明（设计）人： | 祁仲昂;胡卫松 | 申请（专利权）人： | 日本电气株式会社 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市金杜律师事务所11256 | 代理人： | 王茂华,庞淑敏 |
| 地址： | 日本*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本公开涉及一种在神经网络中进行特征选择的方法和设备。所述方法可以包括接收包含待在神经网络中进行特征选择的特征的训练集，所述神经网络包括输入层、中间层、输出层以及连接在所述输入层和所述中间层之间的稀疏层；以及，通过所述训练集对所述神经网络进行训练，以确定所述神经网络中的输入层、稀疏层、中间层和输出层之间的连接权重，其中针对所述稀疏层设置有稀疏性约束，用以对与所述稀疏层连接的所述输入层的节点进行选择。根据本公开的实施方式，可以以更加高效、更加有效地执行特征选择和训练神经网络，进而可以提高经过训练后的神经网络的可靠性和预测准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 进行 特征 选择 构建 方法 设备 | ||
【主权项】：
一种在神经网络中进行特征选择的方法，包括：接收包含待在神经网络中进行特征选择的特征的训练集，所述神经网络包括输入层、中间层、输出层以及连接在所述输入层和所述中间层之间的稀疏层；以及通过所述训练集对所述神经网络进行训练，以确定所述神经网络中的输入层、稀疏层、中间层和输出层之间的连接权重，其中针对所述稀疏层设置有稀疏性约束，用以对与所述稀疏层连接的所述输入层的节点进行选择。
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