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Reduction of Computation Complexity of Neural Network Sensitivity Analysis

机译:降低神经网络敏感性分析的计算复杂度

摘要

As part of neural network sensitivity analyses, base outputs of hidden layer nodes of a neural network model for non-perturbed variables can be reused when perturbing the variables. Such an arrangement greatly reduces complexity of the calculations required to generate outputs of the model. Related apparatus, systems, techniques and articles are also described.
机译:作为神经网络灵敏度分析的一部分,在扰动变量时,可以重新使用神经网络模型中非扰动变量的隐藏层节点的基本输出。这种布置大大降低了生成模型输出所需的计算的复杂性。还描述了相关的装置,系统,技术和文章。

著录项

  • 公开/公告号US2017177996A1

    专利类型

  • 公开/公告日2017-06-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 FAIR ISAAC CORPORATION;

    申请/专利号US201615339701

  • 发明设计人 XING ZHAO;PETER HAMILTON;ANDREW K. STORY;

    申请日2016-10-31

  • 分类号G06N3/08;G06F17/11;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 13:50:14

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