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TRAINING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK MODEL BASED ON GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK

机译:基于生成对抗网络的人工神经网络模型

摘要

Provided is training an artificial neural network model based on a GAN. In a method of training a classification model based on a GAN, a classification model capable of deducing an inference result of unknown and/or rejection can be generated by differently generating and training in-domain data and out-of-domain data in time series using a generative model. An intelligent device according to the present disclosure may be associated with an artificial intelligence module, a drone (unmanned aerial vehicle (UAV)), a robot, an augmented reality (AR) device, a virtual reality (VR) device, and 5G service-related devices.
机译:提供了基于GaN的人工神经网络模型训练。在基于GaN的基于GaN的分类模型的方法中,可以通过在时间序列中不同地生成和训练域数据和域外数据来生成能够挖掘未知和/或拒绝的推理结果的分类模型使用生成模型。根据本公开的智能设备可以与人工智能模块,无人机(无人驾驶飞行器(UAV)),机器人,增强现实(AR)设备,虚拟现实(VR)设备和5G服务相关联-Reled设备。

著录项

  • 公开/公告号US2021125075A1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-04-29

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 LG ELECTRONICS INC.;

    申请/专利号US202017029256

  • 发明设计人 KWANGYONG LEE;

    申请日2020-09-23

  • 分类号G06N3/08;G06K9/62;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 18:25:36

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