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申请/专利权人：清华大学
摘要：本申请涉及一种用于伊辛机的多层前馈神经网络训练方法及系统。该方法包括：将多层前馈量化神经网络的监督学习建模为二次有约束二值优化问题；基于二次有约束二值优化问题构造增广拉格朗日函数，对增广拉格朗日函数降次，转化为二次无约束二值优化问题；在伊辛机上对二次无约束二值优化问题进行求解，基于求解结果更新增广拉格朗日函数中的系数，转化得到新的二次无约束二值优化问题并求解，待约束满足且目标函数收敛后，得到二次有约束二值优化问题的最优解；对最优解进行解码，得到训练后的多层前馈神经网络的参数。根据本实施例，减少了自旋数使用，简化了问题求解难度，使得真机求解更加容易，能够解决大规模问题。
主权项：1.一种用于伊辛机的多层前馈神经网络训练方法，其特征在于，所述方法包括：将多层前馈量化神经网络的监督学习建模为二次有约束二值优化问题；基于所述二次有约束二值优化问题构造增广拉格朗日函数，对所述增广拉格朗日函数降次，转化为二次无约束二值优化问题；在伊辛机上对所述二次无约束二值优化问题进行求解；基于求解结果更新所述增广拉格朗日函数中的系数，转化得到新的二次无约束二值优化问题并求解，待约束满足且目标函数收敛后，得到所述二次有约束二值优化问题的最优解；对所述最优解进行解码，得到训练后的多层前馈神经网络的参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 一种用于伊辛机的多层前馈神经网络训练方法及系统
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