[發(fā)明專利]隨機權網(wǎng)絡泛化能力改進方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710354539.0
• 申請日: 2017-05-18
• 公開（公告）號: CN107256425B
• 公開（公告）日: 2020-04-14
• 發(fā)明（設計）人: 何玉林;敖威
• 申請（專利權）人: 深圳大學
• 主分類號: G06N3/08
• 分類號: G06N3/08
• 代理公司: 深圳市恒申知識產(chǎn)權事務所(普通合伙) 44312
• 代理人: 王利彬

1.一種隨機權網(wǎng)絡泛化能力改進方法，其特征在于，所述方法包括：

步驟1：利用訓練樣本訓練隨機權網(wǎng)絡RWN^(r)，得到訓練后的隨機權網(wǎng)絡RWN^(r+1)，及所述訓練樣本中各樣本的不確定性值，其中，r的初始值為0，且為初始訓練樣本，RWN⁽⁰⁾為初始隨機權網(wǎng)絡；

步驟2：從所述訓練樣本中選擇不確定性值最大的目標樣本，利用所述目標樣本與預置的鄰域控制因子生成仿真樣本；

步驟3：計算所述仿真樣本與所述訓練樣本的并集，將所述并集作為新的訓練樣本

步驟4：令r＝r+1，返回所述步驟1，直至r＝R時，在執(zhí)行所述步驟1之后，結束訓練過程，以得到改進后的隨機權網(wǎng)絡RWN^(R)，R為預先設置的迭代訓練次數(shù)；

所述利用所述目標樣本與預置的鄰域控制因子生成仿真樣本，包括：

利用所述目標樣本及所述鄰域控制因子，確定待生成的仿真樣本的輸入層輸入矩陣的取值范圍及輸出層輸出矩陣的取值范圍；

從所述輸入層輸入矩陣的取值范圍中隨機提取隨機數(shù)，利用提取的隨機數(shù)生成仿真樣本的輸入層輸入矩陣；從所述輸出層輸出矩陣的取值范圍中隨機提取隨機數(shù)，利用提取的隨機數(shù)生成仿真樣本的輸出層輸出矩陣；

其中，所述輸入層輸入矩陣的取值范圍及輸出層輸出矩陣的取值范圍分別為：

其中，表示第r次訓練得到的目標樣本的輸入層輸入，表示第r次訓練得到的目標樣本的輸出層輸出，δ表示所述鄰域控制因子，表示所述目標樣本的輸入層輸入中最大值與最小值之間的差值，表示所述目標樣本的輸出層輸出。

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用訓練樣本對隨機權網(wǎng)絡RWN^(r)進行訓練，得到所述訓練樣本中各樣本的不確定性值，包括：

利用訓練樣本對隨機權網(wǎng)絡RWN^(r)進行訓練，得到輸出層輸出矩陣；

將所述輸出層輸出矩陣作為所述訓練樣本的真實輸出，計算所述真實輸出與所述訓練樣本的實際輸出之間的誤差，將所述誤差作為所述訓練樣本中各樣本的不確定性值。

3.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

從預置的任意區(qū)間內(nèi)取M個作為輸入層權重的隨機數(shù)及取P個作為隱含層偏置的隨機數(shù)；

計算所述M個隨機數(shù)的第一平均值，按照所述第一平均值設置所述初始隨機權網(wǎng)絡RWN⁽⁰⁾的輸入層權重，計算所述P個隨機數(shù)的第二平均值，按照所述第二平均值設置所述初始隨機權網(wǎng)絡RWN⁽⁰⁾的隱含層偏置。