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Transfer learning and domain adaptation using distributable data models

机译:基于分布式数据模型的迁移学习与领域适应

摘要

A system for transfer learning and domain adaptation using distributable data models is provided, comprising a network-connected distributable model configured to serve instances of a plurality of distributable models; and a directed computation graph module configured to receive at least an instance of at least one of the distributable models from the network-connected computing system, create a second dataset from machine learning performed by a transfer engine, train the instance of the distributable model with the second dataset, and generate an update report based at least in part by updates to the instance of the distributable model.
机译:提供了一种使用可分发数据模型进行转移学习和域适配的系统,包括网络连接的可分发模型,其被配置为服务于多个可分发模型的实例;以及定向计算图模块,其配置为从网络连接的计算系统接收至少一个可分发模型的实例,从传输引擎执行的机器学习创建第二数据集,使用第二数据集训练可分发模型的实例,以及至少部分地基于对可分发模型的实例的更新来生成更新报告。

著录项

  • 公开/公告号US11321637B2

    专利类型

  • 公开/公告日2022-05-03

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 QOMPLX INC.;

    申请/专利号US202016801082

  • 发明设计人 JASON CRABTREE;ANDREW SELLERS;

    申请日2020-02-25

  • 分类号G06F7;G06N20;G06K9/62;G06N7;G06F16/27;G06F16/215;G06V10/94;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-25 00:48:28

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