一種基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立判客模型的方法及判客方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN201911157883.6 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN111159501A 公開(kāi)（公告）日 2020-05-15
申請(qǐng)公布號(hào) CN111159501A 申請(qǐng)公布日 2020-05-15
分類(lèi)號(hào) G06F16/9032;G06F16/9035;G06N3/04;G06N3/08 分類(lèi) 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 邵鑫程;吳杰;金仁杰 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人 杭州蛋殼商務(wù)信息技術(shù)有限公司
代理機(jī)構(gòu) - 代理人 -
地址 310000 浙江省杭州市濱江區(qū)江陵路2028號(hào)星耀城一期三幢25樓
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立判客模型的方法，包括：定義話(huà)術(shù)路徑,話(huà)術(shù)路徑為任一話(huà)術(shù)節(jié)點(diǎn)至下一話(huà)術(shù)節(jié)點(diǎn)的路徑；話(huà)術(shù)路徑作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)建立訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包括至少一話(huà)術(shù)路徑；建立判客模型，判客模型為多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；訓(xùn)練數(shù)據(jù)集作為輸入信號(hào)輸入多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前向傳播獲得輸出信號(hào)；反向傳播輸出信號(hào)與期望值的誤差信號(hào)，更新神經(jīng)節(jié)點(diǎn)之間的連接權(quán)值和神經(jīng)節(jié)點(diǎn)的偏置系數(shù)，期望值為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)應(yīng)的人工期望值；輸入訓(xùn)練數(shù)據(jù)集迭代多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直到誤差信號(hào)落入預(yù)先設(shè)置的誤差范圍之內(nèi)；將迭代好的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為判客模型。