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Reducing Number of Computations in a Neural Network Modeling Several Data Sets

机译:减少对多个数据集建模的神经网络中的计算量

摘要

An approach that enables reducing the number of computations while modeling data sets using a neural network. To model a first system characterized by a data set, a determination is made as to whether the data elements of the data set follow a similar pattern as data elements of another data set. If such an another data set exists, the weights determined with a system associated with the another data set, are used as initial weights while modeling the first system. Due to such a feature, number of computations in a neural network can be reduced while modeling several data sets.
机译:一种在使用神经网络对数据集建模时减少计算数量的方法。为了对以数据集为特征的第一系统建模,确定该数据集的数据元素是否遵循与另一数据集的数据元素相似的模式。如果存在这样的另一个数据集,则在对第一个系统建模时,将使用与另一个数据集关联的系统确定的权重用作初始权重。由于这种特性,可以在对几个数据集建模时减少神经网络中的计算数量。

著录项

  • 公开/公告号US2005278269A1

    专利类型

  • 公开/公告日2005-12-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 AMULYA MISHRA;

    申请/专利号US20040709970

  • 发明设计人 AMULYA MISHRA;

    申请日2004-06-10

  • 分类号G06N3/02;G06F15/18;G06N5/00;G06F17/00;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 21:44:50

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