一种乘法神经网络模型及隐私计算方法

摘要

本发明涉及信息技术领域，具体涉及一种乘法神经网络模型及隐私计算方法，乘法神经网络包括输入层、若干个隐藏层和输出层，输入层包括若干个输入神经元，输入神经元与输入数对应，隐藏层包括若干个隐藏层神经元，输出层包括若干个输出神经元，隐藏层神经元及输出神经元为加法神经元或乘法神经元，加法神经元的输入数为连接的神经元按连接权系数的加权和，加法神经元的输出为输入数与偏移值的和代入激活函数获得的值，乘法神经元的输入数为连接的输入神经元以连接权系数为指数求幂后再相乘的乘积，乘法神经元的输出为输入数与偏移值的乘积代入激活函数获得的值。本发明的实质性效果是：隐私计算的效率较高，提高隐私数的隐私安全。