基于改进粒子群算法优化设计DBN网络结构
公开
摘要
本发明公开了基于改进粒子群算法优化设计DBN网络结构，它涉及人工智能的深度学习算法领域。由3个RBM堆叠以及输出层组成，由于采用逐层预训练和对比散度算法可以快速完成连接权值的学习。基于改进粒子群算法优化设计DBN网络结构方法，采用非线性权重递减策略提高PSO算法的收敛速度，通过连续性变量设计构造个体进行迭代训练，做到输入层特征和隐藏层神经元数目的优化选择。本发明改进粒子群算法优化后的DBN网络结构在错误率和训练时间上与传统的DBN网络结构相比较，该方法在综合性能上有一定的提升，实现了改进粒子群算法优化设计DBN网络结构的目的。
基本信息
专利标题 ：
基于改进粒子群算法优化设计DBN网络结构
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114528991A
申请号 ：
CN202111660295.1
公开（公告）日 ：
2022-05-24
申请日 ：
2021-12-30
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
闻一波尹春光
申请人 ：
天翼电子商务有限公司
申请人地址 ：
北京市昌平区未来科技城南区中国电信集团公司院内
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202111660295.1
主分类号 ：
G06N3/08
IPC分类号 ：
G06N3/08 G06N3/04 G06V10/82 G06V30/19 G06V30/22 G06K9/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/08
学习方法
法律状态
2022-05-24 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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