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一種支持增量更新的深度計算模型設計方法.pdf

摘要
申請專利號:

CN201510337280.X

申請日:

2015.06.17

公開號:

CN104915566A

公開日:

2015.09.16

當前法律狀態:

撤回

有效性:

無權

法律詳情: 發明專利申請公布后的視為撤回IPC(主分類):G06F 19/00申請公布日:20150916|||實質審查的生效IPC(主分類):G06F 19/00申請日:20150617|||公開
IPC分類號: G06F19/00(2011.01)I 主分類號: G06F19/00
申請人: 大連理工大學
發明人: 陳志奎; 劉思謙; 張清辰; 趙亮
地址: 116024遼寧省大連市甘井子區凌工路2號
優先權:
專利代理機構: 大連理工大學專利中心21200 代理人: 關慧貞; 梅洪玉
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法律狀態
申請(專利)號:

CN201510337280.X

授權公告號:

||||||

法律狀態公告日:

2018.04.03|||2015.10.14|||2015.09.16

法律狀態類型:

發明專利申請公布后的視為撤回|||實質審查的生效|||公開

摘要

本發明公開了一種支持增量更新的深度計算模型,包括如下步驟:通過構建高階自動編碼機,并將其擴展到高維張量空間,再使用反向傳播算法得到模型靜態參數;在不改變網絡連接結構的前提下,根據新增數據的特征,將模型的參數由θ更新為θ+Δθ,使得更新后的參數能夠學習新增數據的特征;通過不斷增加隱藏層神經元數目的方式來更新網絡模型,實現對高速動態變化的數據特征提取;本發明針對大數據實時性的特點,設計支持增量更新的深度計算模型,能夠高效實時地提取大數據的手相特征。

權利要求書

權利要求書
1.  一種支持增量更新的深度計算模型設計方法,其特征在于如下步驟:
(1)計算靜態參數
通過將自動編碼機擴展到高維張量空間,并通過反向傳播算法得到靜態參數;
(2)參數更新
在不改變網絡連接結構的前提下,根據新增數據的特征,將模型的參數由θ更新為θ+Δθ,使得更新后的參數能夠學習新增數據的特征;具體步驟如下:
通過前向傳播計算高階自動編碼模型的輸出值
計算高階自動編碼模型的輸出值與x的差值Δx;
通過高階反向傳播算法計算高階自動編碼模型輸出值對原始參數θ的偏導數
計算高階自動編碼模型的參數增量Δθ,將模型的參數更新為θ+Δθ;
(3)模型結構更新
通過不斷增加隱藏層神經元數目的方式來更新網絡模型,實現對高速動態變化的數據特征提取;具體步驟如下:
(1)更新高階自動編碼模型參數結構,對網絡參數進行初始化;
(2)利用前向傳播計算隱藏層神經元輸出值與模型輸出值
(3)計算網絡模型輸出值與輸入數據X的差值Δx及誤差函數J(X,θ~)=12ΔxT·Δx;]]>
(4)利用高階反向傳播算法計算誤差函數對模型參數的偏導數;
(5)利用梯度下降法更新網絡參數;
(6)重復(2)至(5)直至收斂。

關 鍵 詞:
一種 支持 增量 更新 深度 計算 模型 設計 方法
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本文標題:一種支持增量更新的深度計算模型設計方法.pdf
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