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DETERMINING INFLUENCE OF ATTRIBUTES IN RECURRENT NEURAL NET-WORKS TRAINED ON THERAPY PREDICTION

机译:确定属性在经过训练的递归神经网络中对治疗预测的影响

摘要

A method and system of determining influence of attributes in Recurrent Neural Networks (RNN) trained on therapy prediction is provided. For each output neuron zkl a relevance score Rkl is decomposed into decomposed relevance scores Rk→jl for each component xjl of an input vector x1 and all decomposed relevance scores Rk→jl of the present step l are combined to a relevance score Rjl for the next step l−1.
机译:提供了一种方法和系统,该方法和系统确定训练的递归神经网络(RNN)中的属性对治疗预测的影响。对于每个输出神经元z k l ,相关性得分R k l 分解为分解的相关性得分R k→ j l 用于输入向量x 1 j l >并且将当前步骤l的所有分解的相关性分数R k→ j l 组合为相关性分数R j l 用于下一步l− 1。

著录项

  • 公开/公告号US2019340505A1

    专利类型

  • 公开/公告日2019-11-07

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 SIEMENS AKTIENGESELLSHAFT;

    申请/专利号US201916398615

  • 发明设计人 VOLKER TRESP;YINCHONG YANG;

    申请日2019-04-30

  • 分类号G06N3/08;G06N3/04;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 12:07:50

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