廣西師范大學錢俊彥獲國家專利權
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龍圖騰網(wǎng)獲悉廣西師范大學申請的專利基于驗證的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡單層權重修復方法獲國家發(fā)明授權專利權,本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予,授權公告號為:CN116128029B 。
龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉:該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為:202310306435.8,技術領域涉及:G06N3/0499;該發(fā)明授權基于驗證的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡單層權重修復方法是由錢俊彥;龐薇;丁浩設計研發(fā)完成,并于2023-03-27向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。
本基于驗證的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡單層權重修復方法在說明書摘要公布了:本發(fā)明公開一種基于驗證的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡單層權重修復方法,先通過驗證器對訓練好的神經(jīng)網(wǎng)路進行驗證,如果前饋神經(jīng)網(wǎng)絡出錯,則驗證器會提供反例,再利用反例對前饋神經(jīng)網(wǎng)絡出錯層的鏈接權重進行修改,直到修改后的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡通過驗證。在對神經(jīng)網(wǎng)路進行修復的過程中,本發(fā)明把懲罰項加入目標函數(shù)的方法,提出了前饋神經(jīng)網(wǎng)絡單層修復的方法,這種單層修復的方法不需要重新訓練,從而不需要獲得原始訓練數(shù)據(jù)原始訓練數(shù)據(jù)一般難以獲得,定位到出錯層對其進行修改,既能從源頭修改了錯誤,也能在一定程度上保持前饋神經(jīng)網(wǎng)絡原有的特性,從而把修復問題轉換成優(yōu)化問題。
本發(fā)明授權基于驗證的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡單層權重修復方法在權利要求書中公布了:1.基于驗證的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡單層權重修復方法,其特征是,包括步驟如下:步驟1、利用驗證器對訓練好的機載防碰撞系統(tǒng)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡進行驗證,驗證其是否滿足給定的安全屬性,并將不滿足安全屬性的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入作為反例,通過反向傳播法找出前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的出錯層;即:步驟1.1、將反例輸入前饋神經(jīng)網(wǎng)絡,并將其傳遞到前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出層,記錄前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出值;步驟1.2將前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出層的輸出與真實標簽進行比較,并利用均方誤差損失函數(shù)計算出前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的總誤差;步驟1.3、從前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出層開始,使用鏈式法則計算得出前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的每個權重的梯度,并將其傳播回前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的每一層;其中每個權重的梯度為: 其中,表示前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的總誤差,表示第層第個神經(jīng)元的第個權重;,表示前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的層數(shù);,表示前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的第層的神經(jīng)元個數(shù);,表示前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的第層的第個神經(jīng)元的權重數(shù);步驟1.4、計算前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的每一層的所有神經(jīng)元的所有權重的梯度的絕對值的總和,并將總和梯度最大的層確定為前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的錯誤層;步驟2、根據(jù)驗證器提供的反例設置懲罰函數(shù),其中懲罰函數(shù)為: 式中,為前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的出錯層的權重,為前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的損失函數(shù),為懲罰項的系數(shù),為懲罰項,,為驗證器提供的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的反例,為輸入為時前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出,i,為驗證器提供過的反例的數(shù)量,為滿意度函數(shù),滿意度函數(shù)是給定的由前饋神經(jīng)網(wǎng)絡表示的函數(shù)與定義的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的安全屬性相結合的目標函數(shù);步驟3、將懲罰函數(shù)作為優(yōu)化目標,將前饋神經(jīng)網(wǎng)絡出錯層的權重作為粒子,利用粒子群優(yōu)化算法對目標函數(shù)進行優(yōu)化得到最優(yōu)解,并將最優(yōu)解作為前饋神經(jīng)網(wǎng)絡出錯層的新的權重,此時完成訓練好的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的修復。
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