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Finite rank deep kernel learning for robust time series forecasting and regression

机译:有限秩深度核学习,可进行可靠的时间序列预测和回归

摘要

Certain aspects of the present disclosure provide techniques for performing finite rank deep kernel learning. In one example, a method for performing finite rank deep kernel learning includes receiving a training dataset; forming a set of embeddings by subjecting the training data set to a deep neural network, forming, from the set of embeddings, a plurality of dot kernels; combining the plurality of dot kernels to form a composite kernel for a Gaussian process; receiving live data from an application; and predicting a plurality of values and a plurality of uncertainties associated with the plurality of values simultaneously using the composite kernel.
机译:本公开的某些方面提供了用于执行有限秩深度内核学习的技术。在一个示例中,一种用于执行有限秩深度内核学习的方法包括:接收训练数据集;通过使训练数据集经受深度神经网络来形成一组嵌入,从一组嵌入中形成多个点内核;组合多个点核以形成用于高斯过程的复合核;从应用程序接收实时数据;使用复合核同时预测多个值和与多个值相关的多个不确定性。

著录项

  • 公开/公告号AU2019371339A1

    专利类型

  • 公开/公告日2020-07-30

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 INTUIT INC.;

    申请/专利号AU20190371339

  • 申请日2019-07-29

  • 分类号G06N20/10;G06N3/08;

  • 国家 AU

  • 入库时间 2022-08-21 11:11:37

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