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学习多个随机变量之间的随机推断模型的方法和装置

摘要

一种用于操作神经网络的系统和方法。在一些实施例中,神经网络包括变分自编码器,并且训练神经网络包括用第一随机变量的多个样本以及第二随机变量的多个样本来训练变分自编码器,第一随机变量的多个样本和第二随机变量的多个样本不成对,训练神经网络包括基于第一损失函数来更新神经网络中的权重,第一损失函数基于与以下之间的一致性的偏差的度量:从第一随机变量到第二随机变量的条件生成路径,以及从第二随机变量到第一随机变量的条件生成路径。

著录项

  • 公开/公告号CN113516153A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-10-19

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 三星电子株式会社;

    申请/专利号CN202110381691.4

  • 申请日2021-04-09

  • 分类号G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11105 北京市柳沈律师事务所;

  • 代理人邵亚丽

  • 地址 韩国京畿道

  • 入库时间 2023-06-19 12:54:37

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-04-28

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 专利申请号:2021103816914 申请日:20210409

    实质审查的生效

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