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龙图腾网获悉维沃软件技术有限公司申请的专利神经网络的训练方法、装置、电子设备和存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115564045B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211325346.X，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权神经网络的训练方法、装置、电子设备和存储介质是由张亚兵设计研发完成，并于2022-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络的训练方法、装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种神经网络的训练方法、装置、电子设备和存储介质，属于数据处理技术领域，方法包括：获取M个神经网络中相邻的两个神经网络中的第一神经网络在以训练样本作为输入时预测得到的第一预测概率值；M个神经网络中的第二神经网络将第一预测概率值作为输入权重的初始赋值，对训练样本进行加权处理，得到加权结果；第二神经网络根据加权结果和预设的偏差值得到运算结果，并基于运算结果和预设的损失函数，确定运算结果与训练样本的实际结果之间的预测误差值，损失函数具有奖励分数；根据预测误差值更新奖励分数；并根据预测误差值和更新后的奖励分数，更新输入权重和偏差值，直至损失函数收敛，第二神经网络训练结束。

本发明授权神经网络的训练方法、装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种神经网络的训练方法，其特征在于，由电子设备中的处理器执行，所述神经网络的数量为M，M为大于或者等于2的正整数，M个神经网络的任务链路相连，所述M个神经网络对应的任务包括下载、激活、注册、购买和次留中的至少两个，所述下载、所述激活、所述注册和所述购买是依次发生的关系，所述次留在所述下载之后，所述M个神经网络采用同一个样本训练集进行训练，所述样本训练集中包括训练样本，所述训练方法，包括： 获取所述M个神经网络中相邻的两个神经网络中的第一神经网络在以所述训练样本作为输入时预测得到的第一预测概率值； 所述M个神经网络中的第二神经网络将所述第一预测概率值作为输入权重的初始赋值，对所述训练样本进行加权处理，得到加权结果； 所述第二神经网络根据所述加权结果和预设的偏差值得到运算结果，并基于所述运算结果和预设的损失函数，确定所述运算结果与所述训练样本的实际结果之间的预测误差值，所述损失函数具有奖励分数； 根据所述预测误差值更新所述奖励分数；并根据所述预测误差值和更新后的所述奖励分数，更新所述输入权重和所述偏差值，直至所述损失函数收敛，所述第二神经网络训练结束； 输出所述第二神经网络在以所述训练样本作为输入时的第二预测概率值，所述第二预测概率值用于进行信息处理，所述信息处理包括信息推荐； 其中，所述训练样本包括以下一种或多种：用户的属性数据、用户使用的电子设备的历史行为数据、用户对历史投放信息的行为数据、所述历史投放信息所处的上下文环境数据； 所述第一神经网络为下载子网络、激活子网络、注册子网络、购买子网络和次留子网络中的任意一个，所述第二神经网络为所述下载子网络、所述激活子网络、所述注册子网络、所述购买子网络和所述次留子网络中与所述第一神经网络相邻的神经网络。

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