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申请/专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日：2021-01-07
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN112733995B
主分类号：G06N3/084
分类号：G06N3/084;G06N3/0895;G06N3/006;G06F18/2433;G06F18/2321;G06Q20/40
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.14#授权;2021.05.21#实质审查的生效;2021.04.30#公开
摘要：本公开提供了一种训练神经网络的方法、行为检测方法及行为检测装置，可用于人工智能领域或其他领域，神经网络包括：输入层，用于将资源转移训练数据传输给隐含层；隐含层，用于将资源转移训练数据从低维空间映射到高维空间的至少一个指定维度上，得到针对至少一个指定维度的输出结果；输出层，用于输出针对至少一个指定维度的输出结果，以便基于针对至少一个指定维度的输出结果确定用户资源转移行为画像和资源转移异常检测模型；该方法包括：利用神经网络处理资源转移训练数据；基于梯度下降法至少调整隐含层的网络参数取值，使得神经网络的聚类中心趋近于通过聚类算法得到的聚类中心，得到第一网络参数取值。
主权项：1.一种用于训练神经网络的方法，所述神经网络包括：输入层，用于将资源转移训练数据传输给隐含层；隐含层，用于将所述资源转移训练数据从低维空间映射到高维空间的至少一个指定维度上，得到针对所述至少一个指定维度的输出结果；以及输出层，用于输出所述针对所述至少一个指定维度的输出结果，以便基于所述针对所述至少一个指定维度的输出结果确定用户资源转移行为画像和资源转移异常检测模型；所述方法包括：利用所述神经网络处理所述资源转移训练数据；以及基于梯度下降法至少调整所述隐含层的网络参数取值，使得所述神经网络的聚类中心趋近于通过聚类算法得到的聚类中心，得到第一网络参数取值，其中包括：通过梯度下降使得所述隐含层的网络参数取值沿着目标函数的梯度下降方向进行校正，以最小化误差函数，得到初始网络参数取值；基于聚类算法优化所述初始网络参数取值，得到所述第一网络参数取值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国工商银行股份有限公司 训练神经网络的方法、行为检测方法及行为检测装置
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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