RNN模型的逐点损失估计优化方法.pdf

（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

CN109961143A

（43）申请公布日2019.07.02

（21）申请号CN201910225341.1

（22）申请日2019.03.25

（71）申请人北京理工大

地址100081北京市海淀区中关村南大街5号

（72）发明人潘丽敏;闫晗;罗森林;胡雅娴

（74）专利代理机构

代理人

（51）Int.CI

权利要求说明书说明书幅图

（54）发明名称

RNN模型的逐点损失估计优化方法

（57）摘要

本发明公开了一种RNN模型的逐点损失估

计优化方法，属于计算机与信息科学技术领域。

该方法包括：按时间顺序将多个时间节点不同的

数据集拼接成一个时间序列数据集，被拼接的数

据包括各特征值和标签；利用CART决策树算法从

拼接数据集中提取重要程度较高的特征，构成新

的数据集；对新数据集进行数据重采样，填充

时间节点缺失的数据；基于逐点估计的损失函数

训练RNN模型。由于本发明在损失函数的计算中

引入了逐点损失估计，因此可以避免因长时间传

输造成的信息丢失和误差增加，从而克服RNN在

处理长时序列时易出现梯度爆炸或梯度消失的问

题。

法律状态

法律状态公告日法律状态信息法律状态

2019-07-02公开公开

2019-07-02公开公开

2019-11-22实质审查的生效实质审查的生效

权利要求说明书

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说明书

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