用于训练机器学习系统的方法和装置
公开
摘要
一种用于训练机器学习系统的计算机实现的方法，该机器学习系统被配置为：基于至少一个第一输入信号以及多个第二输入信号和第二输出信号来确定第一输出信号，其中第一输出信号表征带有不确定性的分类和/或回归，该方法包括如下步骤：确定彼此保持上下文关系的多个训练输入信号，其中每个训练输入信号分配有对应的训练输出信号；将多个训练输入信号和训练输出信号划分成多个第二训练输入信号和第二训练输出信号并且划分成至少一个第一训练输入信号和至少一个第一训练输出信号；确定多个第二训练输入信号和第二训练输出信号的上下文表示；确定针对第一训练输入信号的预测输出信号；确定损失值，其表征在预测输出信号与第一训练输出信号之间的区别。
基本信息
专利标题 ：
用于训练机器学习系统的方法和装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114386614A
申请号 ：
CN202111157189.1
公开（公告）日 ：
2022-04-22
申请日 ：
2021-09-30
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
G·纽曼M·沃尔普
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 ：
孙云汉
优先权 ：
CN202111157189.1
主分类号 ：
G06N20/00
IPC分类号 ：
G06N20/00 G06N3/04 G06N3/08
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
G06N20/00
机器学习
法律状态
2022-04-22 ：
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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