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期望与反期望深度学习方法和神经网络系统

摘要

本发明涉及一种期望与反期望深度学习方法和神经网络系统,通过输出数据的期望标签和反期望标签构造2个深度学习神经网络,分别对与期望标签对应的深度学习神经网络和与反期望标签对应的深度学习神经网络进行训练,避免了深度学习神经网络当存在属性相反的输出数据时结构动荡的问题,提高了深度学习神经网络训练的可靠性。

著录项

  • 公开/公告号CN108038543B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-01-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 华南师范大学;

    申请/专利号CN201711001729.0

  • 发明设计人 朱定局;

    申请日2017-10-24

  • 分类号G06N3/08(20060101);

  • 代理机构44224 广州华进联合专利商标代理有限公司;

  • 代理人刘雯

  • 地址 510000 广东省广州市华南师范大学石牌校区

  • 入库时间 2022-08-23 11:29:41

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