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一种基于数值一致性的高稳定深层神经网络结构设计方法.pdfVIP

一种基于数值一致性的高稳定深层神经网络结构设计方法.pdf

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    本发明提出一种基于数值一致性的高稳定深层神经网络结构设计方法，包括如下步骤：S1、将初值问题中的前向欧拉离散拓展为具有一致性的k步法离散；S2、根据残差神经网络和前向欧拉离散的关系，并使用残差连接作为网络的启动连接，得到具有一致性的k步法离散对应的神经网络结构。本发明可以改进残差神经网络，基于残差连接神经网络和数值方法的联系解决深度神经网络稳定性较差的问题，进而构建高稳定的深层神经网络。

    (19)国家知识产权局

    (12)发明专利申请

    (10)申请公布号CN117195948A

    (43)申请公布日2023.12.08

    (21)申请号202311058673.8

    (22)申请日2023.08.22

    (71)申请人兰州大学

    地址730000

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