基于人工智能的神经网络的网络参数处理方法及装置

摘要

本发明提供一种基于人工智能的神经网络的网络参数处理方法及装置。本发明实施例通过获得神经网络参数的M个元素标识中每个元素标识所采用的N个随机种子，进而根据所述每个元素标识和该元素标识所采用的N个随机种子，获得所述每个元素标识的N个压缩参数，并根据所述每个元素标识的N个压缩参数，利用重构神经网络，获得所述每个元素标识所对应的重构元素，使得能够根据所述每个元素标识所对应的重构元素，获得所述神经网络参数，在计算神经网络参数时，通过使用多个不同的随机种子，进行多次随机运算，获得多个压缩参数，进而再利用重构神经网络，根据这些压缩参数来计算神经网络参数的重构元素，只需设置包含一定数量压缩参数例如8个压缩参数的压缩空间信息，而无需分别设置的神经网络参数的具体元素，能够有效减少神经网络的神经网络参数，从而降低了神经网络的内存资源消耗。

主权项

一种基于人工智能的神经网络的网络参数处理方法，其特征在于，包括：获得神经网络参数的M个元素标识中每个元素标识所采用的N个随机种子；M为大于或等于1的整数；N为大于或等于2的整数；根据所述每个元素标识和该元素标识所采用的N个随机种子，获得所述每个元素标识的N个压缩参数；根据所述每个元素标识的N个压缩参数，利用重构神经网络，获得所述每个元素标识所对应的重构元素；根据所述每个元素标识所对应的重构元素，获得所述神经网络参数。