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实现用于高效学习的条件神经过程的神经网络系统

摘要

根据第一方面,一种用于根据一个或多个学习的数据分布从输入数据值生成输出数据值的网络系统包括:输入,该输入接收观察的集合,每个观察包括第一变量的相应的第一数据值和依赖于第一变量的第二变量的相应的第二数据值。该系统可以包括编码器神经网络系统,该编码器神经网络系统被配置为编码观察的集合中的每个观察,以提供对于每个观察的编码的输出。该系统可以进一步包括聚合器,该聚合器被配置为聚合对于观察的集合的编码的输出,并提供聚合的输出。该系统还可以包括解码器神经网络系统,该解码器神经网络系统被配置为接收聚合的输出和目标输入值的组合,并提供解码器输出。该目标输入值可以包括第一变量的值,并且解码器输出可以预测第二变量的对应值。

著录项

  • 公开/公告号CN111727441B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2024.10.18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 渊慧科技有限公司;

    申请/专利号CN201980009347.3

  • 发明设计人

    申请日2019.02.11

  • 分类号G06N3/0455;G06N3/084;G06N3/09;G06N3/092;G06N7/01;

  • 代理机构北京市柳沈律师事务所;

  • 代理人金玉洁

  • 地址 英国伦敦

  • 入库时间 2024-12-26 18:01:12

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