申请/专利权人：国际商业机器公司

申请日：2020-02-19

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN111639760B

主分类号：G06N3/082

分类号：G06N3/082

优先权：["20190301 US 16/290,250"]

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2020.10.02#实质审查的生效;2020.09.08#公开

摘要：本公开涉及借助类优先级的离散特征表示。通过训练具有输出层的神经网络，以便输出离散值，来训练离散神经网络。输出层包括多个节点。每个节点对应于多个类中的一个。所述训练包括根据对应类，按优先级激活节点。

主权项：1.一种用于神经网络训练的计算机实现的方法，包含：利用包括图像数据的多个训练数据训练具有利用连续值的输出层的神经网络，以致神经网络的输出层将倾向于输出离散值，使得通过使温度参数从正值减小到0，温度参数在训练期间被用于退火，其中随着温度参数接近于0，softmax值从连续值接近于离散值，其中所述输出层包括多个节点，每个节点对应于多个类中的一个类，所述离散值包括用于恢复所述图像数据的必需信息；向所述多个类中的至少一个类赋予优先级；和根据所述多个类中的对应类，按优先级激活节点。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国际商业机器公司 借助类优先级的离散特征表示

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