一种基于激活函数近似的回声状态网络前向传播加速算法
实质审查的生效
摘要
本发明涉及机器学习领域，具体涉及一种基于激活函数近似的回声状态网络前向传播加速算法。本发明的目的在于针对回声状态网络(ESN)内部储备池占用存储空间大、前向传播计算速度慢的问题，提出一种加速ESN前向传播的算法。该算法通过离散经验插值法(DEIM)对激活函数进行近似，减少ESN的激活函数计算次数，减少矩阵运算量，从而实现加速网络的前向传播。通过该算法生成的网络前向传播复杂度远低于ESN，尺寸更小(参数数量更少)，因此评估速度更快。生成的过程不需要原始的训练数据，只需要训练原始网络时对指定的函数进行采样，利用这些事先存储的样本就可以生成用户指定大小的网络。
基本信息
专利标题 ：
一种基于激活函数近似的回声状态网络前向传播加速算法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114492748A
申请号 ：
CN202210074496.1
公开（公告）日 ：
2022-05-13
申请日 ：
2022-01-21
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王海龙行毅郭锦程
申请人 ：
电子科技大学
申请人地址 ：
四川省成都市高新区（西区）西源大道2006号
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202210074496.1
主分类号 ：
G06N3/04
IPC分类号 ：
G06N3/04 G06N3/08
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
G06N3/04
体系结构，例如，互连拓扑
法律状态
2022-05-31 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 3/04
申请日 : 20220121
申请日 : 20220121
2022-05-13 ：
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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