一种神经网络中向量相关性计算方法及系统[发明专利]

专利名称:一种神经网络向量相关性计算方法及系统专利类型:发明专利
发明人:刘洋,张嘉成,丁延卓,栾焕博,孙茂松
申请号:CN201810416509.2
申请日:20180503
公开号:CN108596337A
公开日:
20180928
专利内容由知识产权出版社提供
摘要:本发明提供一种神经网络中向量相关性计算方法及系统,所述方法包括:S1,根据目标神经网络的拓扑结构,获取所述目标神经网络中各输入层神经元到所述目标神经网络中各输出层神经元之间的路径;其中,所述输入层神经元用于输入端向量的输入,所述输出层神经元用于输出端向量的输出;S2,计算从各所述输入层神经元到各所述输出层神经元的路径总得分,根据所述路径总得分获取所述输入端向量与所述输出端向量之间的相关性。本发明可以正向传播相关性,并在前向计算中使用得到的相关性,应用范围广。
申请人:清华大学
地址:100084 北京市海淀区清华园北京100084-82信箱
国籍:CN
代理机构:北京路浩知识产权代理有限公司

本文发布于:2024-09-21 23:24:03,感谢您对本站的认可!

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