人工智能透明度
公开
摘要
可以提供一种用于生成用于经训练的机器学习模型的代表性模型案例组的计算机实现的方法。所述方法包括：确定输入空间(102)；确定初始的多个模型案例(104)；以及通过逐步修改表示初始的多个模型案例的记录的字段值来扩展初始的多个模型案例，从而产生模型案例的探索集(106)。另外，该方法包括获得模型案例的探索集的每个记录的模型分数值(108)，继续模型案例的探索集的扩展，由此生成经改进的模型案例集(110)，以及基于记录对之间的相对记录距离值和相关模型分数值来选择经改进的模型案例集中的记录(112)，由此生成代表性模型案例组。
基本信息
专利标题 ：
人工智能透明度
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114631099A
申请号 ：
CN202080074527.2
公开（公告）日 ：
2022-06-14
申请日 ：
2020-10-29
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
S·拉维扎A·乔万尼尼P·卢斯滕贝格尔F·弗勒特尔T·普法伊费尔
申请人 ：
国际商业机器公司
申请人地址 ：
美国纽约
代理机构 ：
北京市中咨律师事务所
代理人 ：
于静
优先权 ：
CN202080074527.2
主分类号 ：
G06N3/04
IPC分类号 ：
G06N3/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/04
体系结构，例如，互连拓扑
法律状态
2022-06-14 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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