一种自适应神经网络模型构建方法及装置

本发明提出了一种自适应神经网络模型构建方法及装置，解决了在复杂条件下，神经网络中神经元的高效自适应选择的问题。根据输入序列，获得与输入序列数据相对应的基本单元，进而完成链式生成式神经网络模型的构建及训练优化。本发明提出的自适应神经网络模型，提升了模型的训练和推理效率，减少了模型参数之间相互的干扰，使得模型具备自适应的选择所需的神经元。