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System and method for noise-based training of a prediction model

机译:用于预测模型的基于噪声训练的系统和方法

摘要

In some embodiments, noise data may be used to train a neural network (or other prediction model). In some embodiments, input noise data may be obtained and provided to a prediction model to obtain an output related to the input noise data (e.g., the output being a prediction related to the input noise data). One or more target output indications may be provided as reference feedback to the prediction model to update one or more portions of the prediction model, wherein the one or more portions of the prediction model are updated based on the related output and the target indications. Subsequent to the portions of the prediction model being updated, a data item may be provided to the prediction model to obtain a prediction related to the data item (e.g., a different version of the data item, a location of an aspect in the data item, etc.).
机译:在一些实施例中,噪声数据可用于训练神经网络(或其他预测模型)。在一些实施例中,可以获得输入噪声数据并提供给预测模型以获得与输入噪声数据相关的输出(例如,输出是与输入噪声数据相关的预测)。可以向预测模型提供一个或多个目标输出指示,以更新预测模型的一个或多个部分,其中基于相关的输出和目标指示来更新预测模型的一个或多个部分。在更新预测模型的部分之后,可以向预测模型提供数据项以获得与数据项相关的预测(例如,数据项的不同版本,数据项中的方面的一个方面的位置, 等等。)。

著录项

  • 公开/公告号US10997501B2

    专利类型

  • 公开/公告日2021-05-04

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 AIVITAE LLC;

    申请/专利号US202016785957

  • 发明设计人 BOB SUEH-CHIEN HU;JOSEPH YITANG CHENG;

    申请日2020-02-10

  • 分类号G06N3/08;G06T11;G06T7;G06T5;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 18:31:45

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