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PARTIAL NEURAL NETWORK WEIGHT ADAPTATION FOR UNSTABLE INPUT DISTORTIONS

机译:部分神经网络重量适应不稳定输入失真

摘要

Systems and methods are provided for an improved machine learning (ML) model system. The improved ML system can be configured to (1) initially classify the types of images and videos received by the various devices and provide the classified input to different ML models based on the classification (e.g., of the distortion level, etc.), and/or (2) reuse portions (referred to as base components) of each ML model where parameters of the base components are unchanged across the various ML models, while replacing other portions (referred to as adapted components) of the ML model where the parameters of the adapted components may change greatly.
机译:提供了用于改进的机器学习(ML)模型系统的系统和方法。 可以将改进的ML系统配置为(1)最初分类各种设备接收的图像和视频的类型,并基于分类(例如,失真级别等)向不同的ML模型提供分类输入。 /或(2)将基本组件的参数不变在各种ML型号上不变的每个ML模型的/或(2)重用部分(称为基本组件),同时替换参数的ML模型的其他部分(称为适应组件) 适应的组件可能很大变化。

著录项

  • 公开/公告号US2021287066A1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-09-16

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 HEWLETT PACKARD ENTERPRISE DEVELOPMENT LP;

    申请/专利号US202016817251

  • 发明设计人 XIUFENG XIE;KYU-HAN KIM;

    申请日2020-03-12

  • 分类号G06N3/04;G06N20/20;G06N5/04;

  • 国家 US

  • 入库时间 2024-06-14 22:04:19

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