期望与反期望深度学习方法和神经网络系统

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201711001729.0

申请日：

2017-10-24

公开(公告)号：

CN108038543B

公开(公告)日：

2018-05-15

发明(设计)人：

朱定局

申请人：

申请人地址：

510000 广东省广州市华南师范大学石牌校区

IPC主分类号：

G06N308

IPC分类号：

代理机构：

广州华进联合专利商标代理有限公司 44224

代理人：

刘雯

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2018-06-08	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06N 3/08 申请日:20171024
2018-05-15	公开	公开
2021-01-22	授权	授权

共 50 条

[1]

基于类别树的深度学习方法和神经网络系统 [P].

朱定局 .

中国专利 :CN108090562A ,2018-05-29

[2]

基于大数据和深度学习的神经网络深度学习方法和系统 [P].

朱定局 .

中国专利 :CN108038544A ,2018-05-15

[3]

神经网络系统、神经网络的学习方法以及神经网络的学习程序 [P].

檀上匠 .

中国专利 :CN114930350A ,2022-08-19

[4]

神经网络系统及其学习方法、以及迁移学习方法 [P].

金哉坤 ;

高祥修 ;

金冏荣 ;

金炳秀 ;

河相赫 .

中国专利 :CN111914989A ,2020-11-10

[5]

神经网络系统及其学习方法、以及迁移学习方法 [P].

金哉坤 ;

高祥修 ;

金冏荣 ;

金炳秀 ;

河相赫 .

韩国专利 :CN111914989B ,2025-05-06

[6]

深度神经网络学习方法、处理器和深度神经网络学习系统 [P].

陈海波 ;

吴伟 ;

李晓燕 .

中国专利 :CN104899641B ,2015-09-09

[7]

基于深度先验期望梯度的神经网络解释方法 [P].

宫秀军 ;

郭苏颖 .

中国专利 :CN120471113A ,2025-08-12

[8]

一种自适应神经网络学习方法及神经网络系统 [P].

孙兴波 .

中国专利 :CN109389207A ,2019-02-26

[9]

深度学习神经网络储存与推论方法 [P].

廖彦欽 .

中国专利 :CN113554167B ,2024-09-24

[10]

深度学习神经网络储存与推论方法 [P].

廖彦欽 .

中国专利 :CN113554167A ,2021-10-26

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