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实例加权学习机器学习模型

摘要

一种实例加权学习(IWL)机器学习模型。在一个示例实施例中,采用IWL机器学习模型来训练分类器的方法可以包括:确定应与强化学习机器学习训练实例的时间序列中的每个机器学习训练实例关联的质量值,将对应的所确定的质量值与机器学习训练实例中的每个进行关联,以及使用机器学习训练实例中的每个训练实例来训练分类器。机器学习训练实例中的每个包括状态-动作对,以及在训练期间基于机器学习训练实例中的每个所关联的质量值使用对不同质量值不同地加权的加权因子来对机器学习训练实例中的每个进行加权,使得分类器从具有较高质量值的机器学习训练实例比从具有较低质量值的机器学习训练实例更多地学习。

著录项

  • 公开/公告号CN104956359A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2015-09-30

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 内部销售公司;

    申请/专利号CN201380071899.X

  • 发明设计人 托尼·拉蒙·马丁内斯;曾信川;

    申请日2013-12-20

  • 分类号G06F15/18(20060101);

  • 代理机构11227 北京集佳知识产权代理有限公司;

  • 代理人朱胜;李春晖

  • 地址 美国犹他州

  • 入库时间 2023-12-18 11:19:06

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2017-09-29

    发明专利申请公布后的视为撤回 IPC(主分类):G06F15/18 申请公布日:20150930 申请日:20131220

    发明专利申请公布后的视为撤回

  • 2015-11-04

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F15/18 申请日:20131220

    实质审查的生效

  • 2015-09-30

    公开

    公开

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