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申请/专利权人：康斯坦茨大学
摘要：提供了一种用于训练神经网络以执行机器学习任务的方法、程序和系统。该方法包括接收神经网络的输入数据。该方法还包括确定神经网络的多个超参数的值。该方法还包括根据超参数值构建神经网络，其中神经网络包括多个神经元。每个神经元包括多个逻辑运算符的概率分布，使得神经元包括逻辑运算符中的每个的相应概率。该方法还包括通过学习每个神经元的概率分布，根据超参数值和输入数据来训练神经网络。该方法还包括通过选择概率分布中的值来为每个神经元确定多个逻辑运算符中的逻辑运算符。
主权项：1.一种用于训练神经网络以执行诸如图像分类的机器学习任务的计算机实现的方法，包括：接收所述神经网络的输入数据S201；确定所述神经网络的多个超参数的值S203；根据所述超参数值构建所述神经网络，其中，所述神经网络包括多个神经元1.1-3.4S205，其中，每个神经元1.1-3.4包括多个逻辑运算符的概率分布，使得所述神经元1.3-3.4包括所述逻辑运算符中的每个的相应概率，通过学习每个神经元1.3-3.4的所述概率分布，根据所述超参数值和所述输入数据训练所述神经网络S207；以及通过选择所述概率分布中的值，确定每个神经元1.3-3.4的所述多个逻辑运算符中的逻辑运算符S209。
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百度查询： 康斯坦茨大学 训练神经网络以执行机器学习任务
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