清华大学申请伊辛机专利，实现在伊辛机上训练多层前馈神经网络lg...

摘要：金融界2023年12月30日消息，据国家知识产权局公告，清华大学申请一项名为“一种用于伊辛机的多层前馈神经网络训练方法“，公开号CN117313819A，申请日期为2023年10月。专利摘要显示，本发明公开了一种用于伊辛机的多层前馈神经网络训练方法，该方法包括监督学习任务构建、问题形式转化、网络参数求解；其中监督学习任务构建是在训练数据集和量化神经网络参数上进行的二次有约束二值优化问题建模；其中问题形式转化是将构建的二次有约束二值优化问题转化为二次无约束二值优化问题；其中网络参数求解是在伊辛机上求解二次无约束二值优化问题的最优解，并对最优解进行解码得到最优量化神经网络参数，得到训练好的多层前馈神经网络。本发明实现了在伊辛机上训练多层前馈神经网络，作为一种非梯度训练方法提供了传统反向传播方法的替代方法。