发明专利 已授权

期望与反期望深度学习方法和神经网络系统

📄 申请号:CN201711001729.0 📄 发布日:2026/10/16

著录项目信息

申请日
2017-10-24
公开号
CN108038543A
公开日
2018-05-15
申请人
华南师范大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

人工智能, 机器学习, 智能计算, 神经网络训练, 模式识别

摘要

本发明涉及一种期望与反期望深度学习方法和神经网络系统,通过输出数据的期望标签和反期望标签构造2个深度学习神经网络,分别对与期望标签对应的深度学习神经网络和与反期望标签对应的深度学习神经网络进行训练,避免了深度学习神经网络当存在属性相反的输出数据时结构动荡的问题,提高了深度学习神经网络训练的可靠性。

常见问题

这项专利是否已经下证?

是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN108038543A

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

议价
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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:6 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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