使用可逆因子分解模型训练分类器的设备和方法
公开
摘要
使用可逆因子分解模型训练分类器的设备和方法。训练分类器包括以下步骤：●确定第一训练输入信号；●借助于可逆因子分解模型基于第一训练输入信号确定包括多个因子的第一潜在表示，其中可逆因子分解模型的特征在于：‑多个函数，其中来自所述多个函数的任何一个函数是连续的，并且几乎处处连续可微，其中所述函数进一步被配置为接受训练输入信号或者由所述多个函数中的另一个函数提供的至少一个因子作为输入，并且其中所述函数被进一步配置为提供至少一个因子；●通过适应第一潜在表示的至少一个因子来确定第二潜在表示；●借助于可逆因子分解模型基于第二潜在表示确定第二训练输入信号；●基于第二训练输入信号训练分类器。
基本信息
专利标题 ：
使用可逆因子分解模型训练分类器的设备和方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114359615A
申请号 ：
CN202111143322.8
公开（公告）日 ：
2022-04-15
申请日 ：
2021-09-28
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
V·费舍尔C·K·穆马蒂T·普菲尔
申请人 ：
罗伯特·博世有限公司
申请人地址 ：
德国斯图加特
代理机构 ：
中国专利代理(香港)有限公司
代理人 ：
任一方
优先权 ：
CN202111143322.8
主分类号 ：
G06V10/764
IPC分类号 ：
G06V10/764 G06V10/774 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/08 G06N3/04 G05B13/04
法律状态
2022-04-15 ：
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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