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本发明公开了一种基于熵稳定约束的自动数据降维方法，包括以下步骤：步骤1，监测训练过程中网络输入层、隐含层和输出层的熵分布特征；步骤2，依据网络学习目的灵活地组合待分析熵分布特征匹配差异；步骤3，将匹配差异作为惩罚项加入网络整体损失函数中或是特异网络层的梯度项，而后经过多轮迭代后完成数据的降维，以用于后续分析。本发明的优点是：通过将不同神经网络层之间的熵匹配差异作为惩罚项，加入网络的整体损失函数中或是特异网络层的梯度项，达到对网络迭代过程中高维数据内在结构的保持的目的，且提取到的低维数据重建误差更
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112966753 A
(43)申请公布日 2021.06.15
(21)申请号 202110257323.9
(22)申请日 2021.03.09
(71)申请人 哈尔
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