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CLASSIFICATION OF A NON-MONETARY DONATION BASED ON MACHINE LEARNING

机译:基于机器学习的非货币捐赠分类

摘要

The present disclosure relates to a method for classifying a non-monetary donation. The method comprises: training a machine learning model comprising input neurons arranged in an input layer, each input neuron being operable for inputting an input value (Xn) of a parameter of the donation, and at least one hidden layer comprising multiple hidden neurons, each hidden neuron being operable for calculating a hidden layer value based on at least one input value and weights (w(Xn, Ym)) associated with the respective input neurons. The number of input parameters may be reduced based on ranking the weights (w(Xn, Ym)) related to the individual input parameters. The number of neurons of the hidden layer may be reduced based on ranking the weights related to the individual neurons of the hidden layer. The trained model, the reduced input parameters, and reduced hidden neurons may be provided for enabling the classification using the trained model.
机译:本公开涉及一种对非货币捐助的分类方法。 该方法包括:训练包括布置在输入层中的输入神经元的机器学习模型,每个输入神经元可操作用于输入捐赠参数的输入值(Xn),以及每个隐藏的神经元的至少一个隐藏层 隐藏的神经元可操作,用于基于与各个输入神经元相关联的至少一个输入值和权重(W(xn,ym))来计算隐藏层值。 可以基于对与各个输入参数相关的权重(W(xn,ym))进行排序来减少输入参数的数量。 可以基于排序与隐藏层的各个神经元相关的重量来减小隐藏层的神经元数。 可以提供训练的模型,降低的输入参数和减少的隐蔽神经元用于使用训练模型来实现分类。

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