摘要：本发明公开了一种深度神经网络的构建方法及系统，该方法包括：对深度神经网络进行初始化，所述初始化包括确定所述深度神经网络的拓扑结构；利用训练数据训练所述深度神经网络的模型参数；基于所述深度神经网络的拓扑结构在所述训练数据上的分布特征对所述深度神经网络进行结构优化。与现有技术的深度神经网络相比，应用本发明构建的深度神经网络极大地减少了神经网络的参数个数，减小了所需的存储空间并且加快了模型的训练速度。
- 专利类型发明专利
- 申请人安徽科大讯飞信息科技股份有限公司;
- 发明人潘嘉;何婷婷;刘聪;王智国;胡国平;张仕良;胡郁;
- 地址230088 安徽省合肥市高新开发区望江西路666号
- 申请号CN201310755401.3
- 申请时间2013年12月31日
- 申请公布号CN104751228A
- 申请公布时间2015年07月01日
- 分类号G06N3/08(2006.01)I;G10L15/16(2006.01)I;
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京公网①安备11010802043465号
