神经过程的贝叶斯上下文聚合
公开
摘要
神经过程的贝叶斯上下文聚合。本公开的一个方面涉及一种用于产生计算机实现的机器学习系统的方法。所述方法包括接收对应于设备的动态行为的训练数据组xc，yc并且在使用贝叶斯推理的情况下并且在考虑所述训练数据组xc，yc的情况下计算所述机器学习系统的至少一个潜在变量的聚合。在所述训练数据组中包含的信息直接被转移到多个潜在变量
的统计描述中。该方法此外包括产生后验预测分布
来在使用所计算的聚合的情况下并且在所述训练数据组xc，yc发生了的条件下预测所述设备的动态行为。
基本信息
专利标题 ：
神经过程的贝叶斯上下文聚合
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114386563A
申请号 ：
CN202111157684.2
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 ：
杜荔南
优先权 ：
CN202111157684.2
主分类号 ：
G06N3/04
IPC分类号 ：
G06N3/04 G06N3/08 G06N5/04 G06N7/00 G06N20/00
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
2022-04-22 ：
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。
文件下载
暂无PDF文件可下载
