公开(公告)号：CN119312861A

公开(公告)日：2025-01-14

申请号：CN202310855472.4

申请日：2023-07-12

Applicant: 华东师范大学

Inventor： 张伟 ,  马坤 ,  柳永翔 ,  王焯 ,  王建勇

IPC: G06N3/08 ,  G06N3/084 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/24

Abstract: 本发明公开了一种可端到端优化的神经规则网络连续输入特征二值化方法，包括如下步骤：获取不同区间的区间中心，以增量的方式对区间中心进行表示；获取区间边界，根据给定特征的最大值和最小值设定两侧的边界，以区间中心为基准设定内部边界；获取连续数值特征的二值向量，计算给定连续特征的某个具体特征值属于每个区间的概率，并通过选择具有最大概率的区间作为所述具体特征值所属区间，进而获得二值向量表征；选择聚类算法并设定聚类损失函数，使聚类损失函数辅助优化区间的划分；采用STE方法直接将二值向量的梯度作为概率分布的梯度，实现区间划分过程的端到端优化。本发明还公开了上述实现上述方法的系统以及上述方法或系统的应用。